Real-world foundation models for physical AI
ロボット、AIエージェント、自律システムに必要なものは、想像だけではなく、物理法則と幾何学に根ざしたワールドモデル
フィジカルAIのためのグラウンドトゥルースを確立
スクリーンの外に広がる経済活動の80%を支えるために - 配送ロボットが都市の街路を安全に走行し、AIエージェントが重要インフラを点検し、現場チームがGPS遮断環境でも活動できるような技術を構築しています。数十億枚の画像、地形、ドローン、衛星データで学習した私たちのモデルは、3つのコア機能を実現します：Reconstruct（再構築）、Localize（位置推定）、Understand（理解）。
Reconstruct (再構築)
スマートフォン、360°カメラ、ドローン、衛星、LiDARから、幾何学的に正確なデジタルツインを構築し、メッシュとガウシアンスプラットとして出力します。業界全体で広く採用されているガウシアンスプラット向けオープンソースフォーマット「SPZ」は、Niantic Spatial が開発。
Localize (位置推定)
Our Visual Positioning System turns aerial and ground capture devices into a precise positioning and orientation sensor, delivering accurate localization almost anywhere, including where GPS fails — powered by 50 million neural networks and 150 trillion parameters.
フィジカルAI 最前線のリサーチ
AIが現実世界で機能するための基盤モデルを構築し、物理オペレーション全体における精度・自動化・リアルタイムでの理解を実現します。
未来のインテリジェントスペースを創造する
AI・コンピュータービジョン・グラフィクス分野トップカンファレンスにて論文を発表、世界の主要研究機関と連携するグローバルな学際的チーム
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クエリ事前学習によるシーン座標回帰の汎化性能向上
ICCV 2025
シーン固有マップとシーン非依存リグレッサーを分離するTransformerベースのアプローチ。数万の環境で事前学習を行い、再学習なしで未知の視点・天候・照明条件下でも精度を維持します。
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DoubleTake：ジオメトリ誘導による深度推定
ECCV 2024
エッジハードウェア上で13.8秒でオフラインシーン再構築を完了。クラウド依存なし。グラウンドトゥルースの変化に応じて更新される永続的なシーンモデルをサポートし、動的または通信制限環境でのISRワークフローへの応用に適しています。
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シーン座標再構築プライア
ICCV 2025
確率的・学習済み3Dプライアを適用し、再構築と自己位置推定を強化。シーンの整合性、カメラ姿勢精度、再位置推定やビュー合成などの下流タスクを改善します。
Learn more現実世界のインテリジェンスを必要とする産業に選ばれています
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LLMとワールドモデルだけでは不十分。
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企業向けScaniverse
新しいScaniverse でマシンが理解できる世界をマッピング
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