2026年2月26日，松应科技创始人团队访问同济大学视觉与智能学习实验室（VILL），双方围绕数据治理与模型优化、具身智能、世界模型等前沿技术方向展开深入交流，在仿真合成数据管线建设、多模态数据融合等方向达成合作共识。

会议在赵才荣教授欢迎致辞中拉开帷幕，赵才荣教授首先介绍了视觉与智能学习实验室（VILL）的基本情况，包括具体架构、团队成员、研究方向和科研成果，着重介绍了实验室在具身智能领域的研究基础。赵才荣教授对具身智能相关领域提出了多个关键问题和相应的解决方案，并对前景以及落地应用进行了介绍，引起了各位参会人员的深度共鸣和热烈讨论。

随后，松应科技团队分享了其在多模态模型训练与数据治理方面的探索与实践。团队围绕训练效率优化、数据多样性增强等核心问题，介绍了其在采样策略、合成数据生成等方面的方法论，并结合实际应用场景展示了相关技术路径的可行性。双方就数据质量与模型性能的协同提升、仿真与真实数据的融合利用等议题交换了意见，为后续在具身智能方向的合作奠定了技术共识。

在具身智能与世界模型专题讨论中，双方深入探讨了当前技术面临的挑战与破局思路。松应科技团队指出，当前主流视频生成模型虽在短时序列生成上表现优异，但在长时序任务连贯性、多传感器融合、工业级精度要求等方面仍存在局限。团队提出"小任务切入、算力适配、仿真先行"的务实研究路径，即在有限算力条件下，依托高保真仿真平台构建闭环验证环境，优先积累关键技术模块，待算力与数据条件成熟后再向复杂长序列任务拓展。该思路获得实验室团队高度认可。

在会议收官阶段，同济大学视觉与智能学习实验室负责人赵才荣教授与松应科技技术团队展开专题磋商，双方就具身智能数据治理路径及仿真合成数据应用方案进行系统性研讨。经过对多模态数据融合、仿真到真机迁移、端侧模型部署等关键技术方向的可行性论证，与会各方共同确认高质量数据供给与高效治理策略对具身智能技术落地具有核心支撑作用，并就依托仿真平台开展联合研究、共建数据采集节点、推进VLA模型训练等合作方向达成阶段性共识。

本次会议在务实高效的学术交流氛围中顺利闭幕。通过系统性的技术研讨，校企双方深化了对具身智能技术发展路径的认知，基于此次交流成果，同济大学VILL实验室与松应科技拟在仿真合成数据、多模态融合分析、端侧模型部署等方向开展联合攻关，共同推动数据驱动的智能技术向真实世界高效迁移。