Native 4D Interactive Data
驱动世界模型进化 专注世界模型基础设施（World Model Infra）数据层，为世界基础模型（WFM）、具身智能、自动驾驶提供高精度合成训练数据
01 CG-World World-State Data Protocol
CG-World 世界状态
数据协议 CG-World 是面向世界模型与具身智能的数据基础设施，建立了以时空对齐为核心的跨引擎统一世界状态数据协议，实现三维空间、运动、物理交互与因果关系的标准化表达，为世界模型与具身智能提供可规模化、可扩展的高质量训练数据基础。
02 4D 时序动态数据集
4D 时序动态数据集 带连续时间维度的 3D 数据集，即「三维空间 + 运动序列」，包含物体 / 人物的连续动作、物理交互、场景变化过程。对应动画生产中的角色动作、镜头序列、场景演化，是训练模型理解因果与动态的核心数据。
03 多模态标注数据集
多模态标注数据集 同一帧画面同时附带多种维度标注的数据，通常包含：RGB 图像、深度图、光流场、相机位姿、语义分割、动作参数、文本描述等。多模态对齐的数据能显著提升世界模型的感知与推理能力。
04 合成训练数据
合成训练数据 通过渲染引擎、仿真程序人工生成训练数据，而非真实世界采集。核心优势是标注完美、成本可控、可生成极端罕见场景，能弥补真实数据的稀缺性与合规风险，是当前世界模型训练的主流数据补充方案。
05 数字资产
数字资产 可复用的三维数字内容单元，包括角色模型、场景模型、道具模型、材质贴图、动作捕捉数据、骨骼绑定文件等。标准化、高画质的数字资产是批量生成合成数据的原材料。
06 物理对齐数据
物理对齐数据 运动、材质、交互完全符合真实物理规律（重力、碰撞、摩擦、流体等）的数据。物理真实性是世界模型区别于普通生成式视频的核心指标，直接决定模型在真实场景的泛化能力。
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World Model Infra
从数据，到可验证的世界理解 专注世界模型基础设施（World Model Infra）数据层，为世界基础模型（WFM）、具身智能、自动驾驶提供高精度合成训练数据
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数据基础设施 算力基础设施 工具链基础设施
数据集、数据生成工具 GPU 集群、分布式训练框架 仿真引擎、标注系统
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Data–World Connectivity AUTO PLAY  →
让数据进入真实世界 经大规模预训练的通用世界模型，可跨场景迁移，无需从零训练即可适配多类应用
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世界基础模型（WFM）研发 提供覆盖城市场景、室内环境、自然地貌等多领域的原生3D+4D时序数据集，配套多模态自动标注与物理对齐能力，支持按需定制规模化合成数据
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