AnySceneGen

AnySceneGen 是什么？

AnySceneGen 是虚时科技（Intime AI）与地瓜机器人于 2026 年 5 月联合发布的仿真空间数据生成平台，定位是给具身智能和机器人训练“造训练场”。过去做机器人仿真，场景大多靠建模师手工搭：一个个做资产、摆位置、配物理参数，又慢又贵，根本满足不了大模型训练对海量、多样化数据的需求。AnySceneGen 想用 AI 模型替代这套手工流程——你给它一段多模态输入（文字、参考图等），它就能快速产出带完整物理属性的三维仿真空间，直接拿去训练、评测和采数据。虚时科技成立于 2024 年下半年，是一家专注物理 AI 时代数据基础设施的初创公司，曾获得奇绩创坛、宇迹科创的种子轮投资，后又在 2026 年 6 月获汇洲智能战略投资。

核心功能

• 多模态输入生成仿真空间：基于文字描述或参考素材，快速生成不同类型的 3D 场景，覆盖桌面级到室内级。
• 自动写入物理属性：每个物体都会带上碰撞体、物理材质、尺度关系、运动约束等信息，不是只有“好看的壳”，而是仿真可用的真数据，能提升 Sim2Real 的泛化效果。
• 结构化 Mesh 输出：采用基于 mesh 的结构化方案，比 NeRF、3DGS 这类隐式表达更适合机器人仿真、物理交互和任务建模，也方便编辑。
• 高度可控可编辑：开发者能调整空间布局、物体属性、交互逻辑、材质风格和任务约束，快速构造多样化的训练环境。
• 主流仿真器对接：生成的场景可直接导入 Isaac Sim、MuJoCo 等主流仿真平台使用。
• 集成既有能力：平台深度集成了虚时科技的 InteriorGen 与地瓜机器人的 TabletopGen，可生成桌面级与室内级仿真空间。

技术路线与数据能力

虚时科技自研的是“Code-to-Space”范式：以结构化代码作为统一表达，把空间结构、尺度关系、功能语义和物理属性一起融入生成过程，端到端产出高质量、可编辑、可交互的仿真空间，而不是停留在视觉重建。报道中提到，基于 AnySceneGen，地瓜机器人的具身团队已经生成了两类仿真数据：一类是涉及硬件本体在仿真场景里导航与操作的 Loco-manipulation，已生成超过 100 万 episodes；另一类是空间感知，已生产超过 1000 万帧深度或点云真值。这些数字说明它已经不是概念验证，而是在真实供给训练数据。

为什么需要仿真数据

具身智能进入数据驱动阶段后，真实遥操作数据虽然是最直接的基准，但每一条有效数据背后都是工程师轮班、设备损耗和场地限制，人力和硬件成本高昂；危险场景和长尾场景天然难覆盖，且难以适配强化学习与评测环节。仿真数据的理论优势恰恰在于可以靠算力并行无限扩展、边际成本随规模递减。AnySceneGen 要解决的，正是“可用的仿真空间（Sim-ready 3D scene）”供给这一长期卡点。

场景覆盖路线

平台计划分阶段推进场景覆盖能力：从桌面级场景和家庭空间起步，逐步延伸到办公场所、工厂、超市、商业区等室内场景。现阶段重点聚焦机器人操作任务，后续还会支持导航与操作结合的复合任务，为下游开发者提供更丰富的训练场景支撑。对比真实数据采集，仿真数据的边际成本随规模递减、可并行扩张，正是它想解决的行业痛点。

定价

AnySceneGen 于 2026 年 5 月进入 Beta，目前官网没有公开的标准价格表。它更偏向按需生成的仿真数据服务和企业合作，具体报价需要直接联系虚时科技（Intime AI）或其合作伙伴地瓜机器人获取。对想试用的团队，建议先走官方 Beta 申请渠道了解可用额度和计费方式。

适合谁

• 做人形机器人、具身智能的算法团队，需要大规模、带物理标注的仿真训练数据。
• 高校与研究机构，做机器人操作、空间感知等方向的研究与评测。
• 需要降低仿真数据采购成本、把场景制作周期从“周”压缩到“分钟级”的企业。

小结

AnySceneGen 切中的是具身智能最痛的数据供给环节：用模型替代手工建模，规模化产出“仿真即用”的三维空间。它不是一个给普通人做效果图的小工具，而是面向机器人训练链路上游的数据基础设施。如果你的工作是把机器人真正训“懂”真实世界，这类平台值得重点关注。