Physicl stellt auf der NVIDIA GTC die Dateninfrastrukturschicht für Physical AI vor

Aus dem Verborgenen zur Skalierung weltweit einsatzbereiter Daten für Robotik, Weltmodelle und verkörperte KI

SAN JOSE, Kalifornien, 18. März 2026 /PRNewswire/ -- Physicl ist heute auf der NVIDIA GTC aus dem Stealth-Modus hervorgetreten und hat eine neue Dateninfrastrukturplattform vorgestellt, die speziell für Physical AI und Robotik entwickelt wurde.

Physicl wurde von Mitgliedern des Teams hinter Nfinite gegründet - dem Unternehmen, das für den Aufbau einer der größten Pipelines von digitalen High-Fidelity-3D-Zwillingen bekannt ist und kürzlich mit Getty Images an KI-fähigen visuellen Datensätzen zusammengearbeitet hat. Nun konzentriert sich Physicl ausschließlich auf die nächste Stufe: Skalierung weltweit einsatzbereiter Daten für verkörperte Intelligenz.

In dem Maße, in dem sich die KI-Industrie von Sprach- und Bildmodellen hin zu Systemen bewegt, die mit dem Raum interagieren, ist ein neuer Engpass entstanden: physikalisch begründete, simulationsfähige 3D-Daten.

„Jeder große Fortschritt in der KI hat eine neue Datenschicht erfordert", sagte Alex de Vigan, CEO von Physicl. „Für Physical AI ist diese fehlende Ebene eine strukturierte, räumlich konsistente, physikbezogene Datenbasis, aus der Modelle tatsächlich lernen können. Physicl ist dazu da, diese Grundlage zu schaffen - damit Roboter und Weltmodelle den Raum verstehen, Umgebungen simulieren und schließlich zuverlässig in der realen Welt arbeiten können."

Die nächste Welle der physischen Intelligenz vorantreiben

Physicl unterstützt drei konvergierende Pfade:

• Robotik - Training verkörperter Systeme zur Navigation und Manipulation von Umgebungen durch physikgenaue Simulation
• Weltmodelle - ermöglicht räumliches Denken und kausales Verstehen unter Verwendung strukturierter 3D-Umgebungen
• Vision-Language Models (VLMs) - multimodale Systeme auf physikalisch kohärente, simulationsfähige Daten gründen

Die Infrastruktur von Physicl basiert auf fast einem Jahrzehnt Erfahrung in der Digitalisierung der physischen Welt und ermöglicht kontinuierliche, produktionsreife Datenpipelines, die Physical AI über einmalige Datensätze hinaus in Richtung einer skalierbaren, weltweit einsetzbaren Infrastruktur bringen.

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