——清雁科技 × 度内核联发布可信 AI 基础设施张家口防火门胶，让智能在物理世界闭环
数据空间可信 AI 基础设施解决案正式发布
【2026 年 8 月 24 日，北京】刚刚落幕的 2026 世界机器人大会（WRC）上，具身智能与物理 AI 成为全场焦点——机械臂自主抓取运动物体、四足机器人在地形突变中调整步态、世界模型驱动的机器人开始理解物理世界。但走下展台，行业面临个共同的基础设施难题：训练世界模型所需的 4D 世界状态数据分散在各手中，模型、数据、力分属不同主体，协作的信任瓶颈尚未通。
今日，两支清华系技术团队——由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院联孵化的清雁科技（刚在 WRC 发布物理 AI 框架及六组演示，完成数亿元 A 轮融资），与由清华大学孵化创立的度内核——联宣布达成战略作，共同发布数据空间可信 AI 基础设施解决案。该案将清雁科技在数据空间与物理 AI 场景的多协作经验，与度内核在可信 AI 域的能力度融，面向 " 数据、模型、力分属不同主体 " 的 AI 协作场景，提供套从远程证明、加密执行到结果可验证的完整基础设施，让 " 数据可用不可见、模型可验不可偷 " 从口号变成可交付的现实。
个真实的困境：当机器人想学习，数据却不敢出门
要让机器人从展台上的惊艳演示走向工厂里的长期可靠作业，需要海量的 4D 世界状态数据来训练世界模型。而这些数据——多视角、力觉传感、关节状态、物理仿真轨迹——分散在各机器人厂商、制造工厂和数据采集手里。
想象机器人公司要训练个通用操作世界模型。它需要接入多机器人厂商和工厂的真实操作数据，还需要调用自己多年研发的世界模型与几何物理引擎。作的意愿很强烈，但项目往往卡在三件事上：
世界模型与物理引擎如何不被数据看见？机器人公司的世界模型、几何物理引擎是多年投入的核心 IP。物理 AI 的根基在于对几何物理规律的理解张家口防火门胶，这些核心法旦部署到数据提供的环境中，执行环境归对所有，技术层面没有隔离手段，只能靠保密同约束——而同，不住 " 万 "。
多 4D 数据如何 " 融 " 而不 " 暴露 "？机器人厂商 A 的操作数据、工厂 B 的产线数据、采集 C 的 4D 扫描数据，各自握有价值资产。4D 世界状态数据不仅包含画面，还隐含产线工艺、操作流程、材料参数等核心商业机密。数据分散在各处，沙箱却只能部署在某个机构提供的机器上，该机构在拓扑上自然成为 " 中心节点 "，其他各都会担心自己的数据被复制、被。
GPU 力从哪里来？世界模型训练需要大规模 GPU 集群，4D 数据的物理仿真与长程演对力的要求比普通大模型。数据提供通常没有这样的力储备；让每都自建 GPU 集群并不现实；把力集中到某，又会再次回到 " 信任归谁 " 的老问题。
结果是：以具身智能为代表的物理 AI 的下仗，拼的不是谁的 Demo 炫，而是谁能把分散的数据、模型和力安全地组织起来。这不是业务问题，而是基础设施层面的信任问题——今天的执行环境，默认 " 谁提供机器、谁就拥有权限 "，而这个默认设定，恰恰是物理 AI 规模化落地大的阻碍。
从 " 沙箱 " 到 " 可信执行 "：信任基础的范式转移
目前数据空间里数据沙箱解决的主要是 " 流程可控 " ——通过审批、日志、同来管理数据使用。为了保护数据安全，数据沙箱多是由数据提供建立。但在多互不信任的场景下，沙箱有个结构缺陷：它须跑在某台具体机器上，而这台机器的归属拥有权限。
可信 AI 基础设施要破的，正是这个默认设定——让 AI 运行环境的 " 主人 " 不再拥有特殊权力。它的做法，基于可信芯片、密码学和分布式系统，为 AI 训练和理构建端到端可信域，实现 AI Trusted Computing（AITC），具体而言：
• AITC 实现了内存加密与显存加密张家口防火门胶，宿主机操作系统、云平台运维、智系统所有者都法读取世界模型权重和 4D 训练数据；
• AITC 会生成份由可信硬件签名的 " 远程证明 "，任何参与都可以立验证里面跑的是什么系统、什么模型、什么代码；
• 数据加密后进入 AITC 域之后，解密只在 AITC 域发生；世界模型和物理引擎同理，明文始终不离开可信域；
• 计结果带有份 " 可信收据 "，泡沫板橡塑板专用胶记录输入数据、模型版本、输出结果的哈希，可立验证、可追溯。
这四项特，恰好回应了开头的三个担心。把传统沙箱与 AITC 放在起对比，差异目了然。
案架构：上层业务不变，下层可信执行
本次作的案采用 " 上下解耦 " 的架构设计：上层继续由清雁科技提供数据空间已有的业务能力张家口防火门胶，包括数字约 / 签约、数据分、出域审批工作流和管理控制台；下层由度内核提供执行与验证能力，包括机密计、远程证明、执行管控与审计留痕。
需求、数据提供与力提供各自通过清雁连接器接入，并保留立 AITC 模块，可自行核验证明报告与度量值。执行层对平台与云厂商均不可读明文，真正做到 " 数据可用不可见、模型可验不可偷、力可租不可控 "。
三大技术优势：安全、可扩展、易用
1. 支持 GPU 的可信基础设施
可信计不应只是 CPU 上的概念验证。案适配多种主流智平台，并将 GPU 纳入可信边界，支持在 AITC 域内完成世界模型的理、微调与训练。这意味着企业可以把真正的大模型负载搬进可信计域内，而不是为了安全退回到小模型演示——可信，不再以牺牲能为代价。
2. 可扩展的 GPU 力
数据提供需自建 GPU 集群。案提供可按需租用的 GPU 可信力池，力由三或平台提供，但 4D 数据和世界模型明文始终不离开 AITC 域。参与只需验证 AI 训环境、加密传输数据，即可调用远端力完成可信可验证物理仿真与模型训练。这既解决了 " 力从哪来 " 的问题，也避了 " 力归谁 " 带来的中心化信任风险。
3. 可度量的内置模型服务
为了让用户不自己编写复杂的可信计服务，案提供开箱即用的内置模型服务：SQL 查询、RAG、微调、理等常见任务，均可通过控制台或 SDK 直接下发。每次服务启动时，环境、镜像、模型都会被度量并生成远程证明，做到 " 服务可用 " 与 " 状态可验 " 同时满足——开箱即用，且每步都可审计。
句话价值：把 " 可信 " 从成本变成基础设施
对需求（模型 / 机器人公司）：世界模型和物理引擎进入 AITC 域后，明文不离开，数据提供只能验证、法读取；结果带 " 可信收据 "，可追溯、可举证。
对数据提供（机器人厂商 / 工厂 / 数据采集）：4D 数据加密进入 AITC 域，出域需多共同批准，原始敏感字段被白名单过滤，且全程有硬件签名的审计链。
对平台 / 力：不再承担 " 中心化信任责任 "，只需提供经远程证明验证的力环境，各立验证后即可使用。
关于本次作
清雁科技由清华大学与北京雁栖湖应用数学研究院联孵化，以 " 模数共振 " 为核心发展主线，协同共建数据基础设施与物理 AI 基础模型，在数据空间与多协作流程面拥有丰富的落地经验；度内核同样由清华大学技术团队孵化创立，以"真实世界 AI "为核心发展主线，让 AI 在真实世界实现智能闭环，完成可验证、可授权、可信任的 AI Workload，团队实现了涵盖法、模型、系统、芯片与网络的体系化创新，形成全球先的技术栈。两支清华系团队联发布的数据空间可信 AI 基础设施，旨在把 " 可信 " 从单点能力升为多协作的基础设施，让数据、模型、力在硬件可信环境中安全协作。
目前，该案的核心能力已在清雁科技 " 可信数据空间 " 和度内核的可信 AI 基础设施中完成技术验证，成功跑通模型部署、提供立校验、全链路证据链生成与出域规审批等完整流程，并将在具身智能数据协作、政务数据共享、金融联建模、跨企业 AI 协作等场景中持续落地。相关词条:铝皮保温施工 隔热条设备 钢绞线 玻璃棉卷毡 保温护角专用胶
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