AIR World
本平台重新定义了物理智能体的研发范式。基于AIR ApolloFM世界模型，我们构建了从数据、生成式场景到物理执行的完整闭环，致力于解决实验室算法与真实世界表现的割裂问题。通过独创的“生成式场景+物理实机”混合仿真技术，我们为各类具身智能体提供高保真、低成本、高效率的验证环境，助力机器在复杂物理世界中实现从感知到行动的智能化跃迁。
高度真实的“场景+物理”混合仿真底座
首创混合检测体系：突破传统“规则式建模+纯软件仿真”的局限，采用“数字场景+物理实机”的融合检验模式，确保验证结果的真实性与可靠性。
高精全要素模拟：内置高精度可学习的动力学模型与动态天气/光照系统，覆盖超十万种城市街道、室内空间、野外环境等核心场景与长尾场景。整合行业领先的人类行为库（含300+种动作模态），支持动态编辑异形、悬浮障碍物，助力企业建立更严苛的检验标准。
前沿大模型原生的训练架构
全栈大模型支持：平台底层深度集成AIR ApolloFM世界模型，使其同时作为场景生成引擎和测试仿真引擎，核心检测任务由大模型自主完成，赋予智能体类人的环境理解与推理能力。
开放生态与异构适配：提供可定制的多模态接口，支持客户自定义替换智能体模型进行独立验证。底层硬件已适配多款主流物理智能体平台，客户无需二次开发即可快速接入物理在环测试。
“数据-模型-实体”全链路闭环验证
AI+物理在环（AIIL）：打通“数据输入 → 仿真引擎推理 → 物理实体控制”的完整链条，实现全栈智能化验证。
解决“Sim-to-Real”鸿沟：以最接近真实物理法则的方式在实验室内完成验证，有效消除实验室内外表现不一致的行业难题，提前发现潜在的长尾风险，显著提升系统的鲁棒性与安全性。
研发效能的革命性提升
降本增效显著：相比传统的实地场地测试，AI+在环验证模式将验证效率提升200%以上，综合研发成本降低超过60%。
加速商业化落地：通过高频、自动化的迭代验证，大幅缩短产品从Demo到量产的周期，为物理AI技术的快速迭代与规模化商用提供核心助推力。