ข่าวประชาสัมพันธ์
XGRIDS ที่งาน NVIDIA GTC 2026: เชื่อมโลกจริงสู่ AI เชิงกายภาพผ่าน Real2Sim
ซานโฮเซ แคลิฟอร์เนีย, 21 มี.ค. 2569 /PRNewswire/ — เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถทำงานได้อย่างน่าเชื่อถือในโลกจริง จำเป็นต้องฝึกในสภาพแวดล้อมที่สะท้อนความเป็นจริงได้อย่างแม่นยำ นี่คือความท้าทายหลักของแนวคิด Real2Sim และเป็นประเด็นสำคัญที่ XGRIDS นำเสนอในงาน NVIDIA GTC 2026 (16–19 มีนาคม ณ ซานโฮเซ)
โซลูชันด้านความอัจฉริยะเชิงพื้นที่ (spatial intelligence) ของ XGRIDS รองรับ NVIDIA Omniverse NuRec สำหรับการเรนเดอร์แบบ OpenUSD และมีการนำไปจัดแสดงในหลายเวที ทั้งในช่วง Startup Pitch, การสาธิตหุ่นยนต์ในอีโคซิสเต็มของ NVIDIA และการจัดแสดงร่วมกับ Amazon Web Services (AWS)
Real2Sim: จากพื้นที่จริงสู่การฝึก AI
ในช่วง Startup Pitch Sunny Liao ผู้อำนวยการของ XGRIDS ได้ตั้งคำถามสำคัญว่า
"เราจะสร้างสภาพแวดล้อมสำหรับฝึก AI ที่สะท้อนโลกจริงได้อย่างแท้จริงได้อย่างไร?"
คำตอบของ XGRIDS คือกระบวนการที่อิงข้อมูลจากโลกจริง โดยผสานเทคโนโลยี LiDAR และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision) เพื่อรับรู้เชิงพื้นที่แบบบูรณาการหลายรูปแบบของข้อมูล (multimodal) พร้อมการสร้างโมเดล 3 มิติความละเอียดสูง ทำให้สามารถแปลงสภาพแวดล้อมจริงให้กลายเป็นแบบจำลองโลก (world model) สำหรับการจำลองได้
เมื่อเทียบกับการสร้างโมเดล 3 มิติแบบไม่อัตโนมัติ วิธีนี้:
• ลดต้นทุนในการสร้างสภาพแวดล้อมความละเอียดสูง
• อัปเดตได้อย่างต่อเนื่องตามการเปลี่ยนแปลงของโลกจริง
• ทำให้การจำลองใกล้เคียงกับการใช้งานจริงมากขึ้น
นักพัฒนาในงาน GTC มองว่านี่เป็นแนวทางที่ใช้งานได้จริงมากขึ้นสำหรับการฝึกและทดสอบหุ่นยนต์
ความอัจฉริยะเชิงพื้นที่สำหรับ AI เชิงกายภาพ (Physical AI)
นอกเหนือจากเวที Inception แล้ว โซลูชันของ XGRIDS ยังมีการนำเสนอในหลายโซนของงาน
ในเซสชันด้านหุ่นยนต์ของ NVIDIA บริษัทได้สาธิตการใช้งานกับระบบ embodied AI (AI ที่มีตัวตนเชิงกายภาพในโลกจริง) โดยนำการรับรู้เชิงพื้นที่และการสร้างโมเดลไปใช้กับหุ่นยนต์สี่ขา ทำให้หุ่นยนต์สามารถทำแผนที่และเข้าใจสภาพแวดล้อมได้อย่างต่อเนื่อง โดยใช้โครงสร้างเชิงพื้นที่แบบสามมิติเต็มรูปแบบในการวางแผนเส้นทาง การตัดสินใจเชิงพฤติกรรม และการดำเนินภารกิจ แทนการพึ่งพาเพียงเซนเซอร์ระยะใกล้เพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวางเฉพาะหน้า
แสดงให้เห็นถึงการผสานความอัจฉริยะเชิงพื้นที่เข้ากับระบบ embodied AI ซึ่งเอื้อให้หุ่นยนต์สามารถรับรู้และเข้าใจสภาพแวดล้อมสามมิติได้อย่างครบถ้วน เพื่อนำไปสู่การวางแผนเส้นทาง การตัดสินใจ และการดำเนินภารกิจ
นอกจากนี้ ในโซนของ AWS XGRIDS ยังนำเสนอระบบกระบวนการแบบครบวงจรของ Real2Sim ตั้งแต่การเก็บข้อมูล การสร้างแบบจำลองโลก ไปจนถึงการฝึกในสภาพแวดล้อมจำลอง
มุมมองในอนาคต
XGRIDS ยังคงมุ่งเน้นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานด้านความอัจฉริยะเชิงพื้นที่ที่สามารถแปลงสภาพแวดล้อมจริงให้เป็นโมเดลที่ AI เข้าใจ วิเคราะห์ และใช้ฝึกได้
งาน GTC 2026 ถือเป็นอีกก้าวสำคัญในการนำเทคโนโลยีนี้เข้าสู่อีโคซิสเต็มของ AI เชิงกายภาพ และเมื่อระบบ embodied AI เริ่มขยายจากห้องแล็บไปสู่คลังสินค้า เมือง และไซต์ก่อสร้าง ความต้องการแบบจำลองดิจิทัลที่แม่นยำและขยายได้จะเพิ่มสูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง
XGRIDS กำลังพัฒนาชั้นเชื่อมต่อจากการเก็บข้อมูลสู่การจำลอง เพื่อทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นจริง
การติดต่อสำหรับสื่อมวลชน:
jingle.huang@xgrids.com
https://www.xgrids.com
Source : XGRIDS ที่งาน NVIDIA GTC 2026: เชื่อมโลกจริงสู่ AI เชิงกายภาพผ่าน Real2Sim
The information provided in this article was created by Cision PR Newswire, our news partner.The author's opinions and the content shared on this page are their own and may not necessarily represent the perspectives of ThailandChina.
