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跨维智能与腾讯云达成战略合作,以生成式世界模型驱动具身智能高效落地

类别:科技 发布时间:2025-09-19 16:04:00 来源:北青网

9 月 16 日,在 2025 腾讯全球数字生态大会期间,跨维(深圳)智能数字科技有限公司(以下简称 “跨维智能”)与腾讯云正式达成战略合作。

双方以生成式世界模型为关键技术支撑,深度融合腾讯云智能算力与跨维具身智能技术,构建 “虚拟训练场加速真实应用” 的创新范式,核心目标是让机器人成为具备三维空间感知能力的 “智能工匠”,为商业服务、教育科研、智能制造等场景提供可规模化落地的解决方案;后续将围绕智能算力支撑、生成式世界模型、应用场景落地展开合作,联合打造 “云端大模型 + 基于生成式仿真的世界模型引擎 + 具身智能体” 一体化方案,借龙头企业战略协同与乘数效应,加速生成式世界模型高效落地,推动具身智能从实验室迈向产业应用。

跨维智能与腾讯云达成战略合作,以生成式世界模型驱动具身智能高效落地

在腾讯云副总裁姚一兆,跨维智能创始人贾奎教授见证下,跨维智能CTO金毅博士,腾讯云深圳企业与海南省总经理李聪芝代表双方签署战略合作协议。

腾讯云:筑牢具身智能的底层支撑底座

腾讯云拥有全球领先的云计算基础设施,能够为具身智能企业提供强大的算力保障,并且帮助跨维智能 DexVerse™引擎大幅缩短训练周期、大幅降低研发成本。在此基础上,腾讯云的多模态大模型技术能够进一步为机器人赋予核心感知与决策能力。

同时,腾讯云拥有覆盖金融、工业、能源、零售等行业的完整生态,腾讯云愿意从落地场景需求出发,助力跨维智能打造和升级具身智能机器人产品,为技术落地打开通道。

跨维智能:以生成式世界模型驱动具身智能高效落地的商业化核心力量

跨维智能始终以生成式世界模型技术突破为根基、高效落地能力为核心,成为推动具身智能从实验室走向产业的关键力量。其自主研发的 DexVerse™ 具身智能引擎,正是以生成式世界模型为核心构建能力底座,实现了 Sim2Real 技术的规模化、高效落地 —— 这一国产底层平台不仅打破行业对国外开源仿真框架的依赖,更从技术源头为高效落地提供了精准场景模拟与智能适配支撑。凭技术转化的落地能力,跨维智能服务汽车、家电、高端装备等 50 + 细分行业、落地数十个场景的商业化项目,获评 2025 福布斯中国 AI 科技企业 TOP50 且获投资机构评价 “工业场景落地数量行业第一” 认可;更以完善产品矩阵让技术价值具象落地 —— DexForce W1 Pro 人形机器人借模型赋能的高精度感知适配精细作业,X-Wiz 具身大脑依托模型的动态推演能力计划落地咖啡门店等商业服务场景,形成 “生成式世界模型驱动 - 高效落地验证” 的闭环。

跨维智能与腾讯云达成战略合作,以生成式世界模型驱动具身智能高效落地

腾讯云技术底座与跨维场景落地能力形成"算力+算法+场景"黄金三角,有效解决具身智能产业化的三大痛点:研发成本高、落地周期长、场景适配难。助力具身智能以生成式世界模型驱动具身智能高效落地。

跨维智能与腾讯云达成战略合作,以生成式世界模型驱动具身智能高效落地

合作重点

双方此次战略合作将聚焦三大核心方向,以生成式世界模型为关键抓手,通过能力互补与技术协同推动具身智能产业化高效落地:

• 智能算力支撑:以腾讯云的云端基础设施为底层依托,为跨维智能生成式世界模型研发及具身智能技术突破提供稳定高效的智能算力支撑,夯实技术创新与高效落地的算力基石。 • 生成式仿真与Sim2Real 技术闭环:以跨维智能自研引擎 DexVerse™ 驱动的生成式世界模型为核心,深度融合腾讯云全链路自研多模态大模型能力,联合攻关 Sim2Real 技术闭环,构建从虚拟仿真到物理世界的 “技术 - 场景” 快速转化通道,加速核心技术高效落地。 • 商业服务等场景应用:面向高端制造、商业服务、巡检操作等应用场景,以生成式世界模型为技术底座,打造“云端大模型 + Sim2Real 仿真引擎 + 具身智能体”一体化解决方案,推动具身智能技术在实际场景中快速部署、规模化应用与高效落地。

跨维智能与腾讯云达成战略合作,以生成式世界模型驱动具身智能高效落地

未来展望

此次跨维智能与腾讯云的战略合作,跨维智能以生成式世界模型构建具身智能的 “虚拟仿真底座”,解决新场景任务训练成本高、周期长的难题;腾讯云凭产业资源与全链路落地经验打通技术转化通路,二者形成合力,将有效破解具身智能产业化 “落地难、适配杂” 的痛点,加速技术从仿真到现实的跨越,提升行业落地效率、拓展场景空间。

长远来看,双方将以这一 “技术底座 + 高效落地” 模式打造行业标杆,为全球具身智能产业化提供可复制的实践路径,引领行业向 “重技术更重落地” 的务实方向发展,为全球智能产业注入 “技术有支撑、落地有保障” 的确定性力量。责任编辑:韩璐(EN053)

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快照生成时间:2025-09-20 05:45:11

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