训练AI模型依赖海量数据，但现实世界数据往往难以获取。为此，数据科学家采用合成数据弥补缺口，尤其在机器视觉领域，需构建多样化环境与物体以训练机器人或自动驾驶汽车。尽管虚拟环境创建工具已较为成熟，但针对虚拟物体的生成工具仍十分稀缺。
在re:MARS大会上，亚马逊宣布SageMaker Ground Truth新增合成数据功能。该功能可针对指定对象，在不同位置、光照条件、比例及变体下，生成近乎无限数量的逼真图像。
AWS工程副总裁Bill Vass表示，与WorldForge生成完整移动场景不同，新技术专注于物品或单个组件的合成。即便亚马逊日均处理数百万包裹，仍面临机器人训练图像不足的挑战，因此内部对这类工具需求迫切。
Vass介绍，Ground Truth Synthetics支持多种3D模型格式导入，系统可自动合成与传感器分辨率匹配的逼真图像。此前，部分客户为获取训练数据，不得不物理损坏设备部件进行拍摄，成本高昂；如今可通过虚拟方式模拟损坏过程，并无限次重复生成样本。
例如，某鸡块生产商利用该工具模拟大量形状不规则的鸡块，有效提升了模型识别准确率。
此外，亚马逊正联合3D艺术家协助缺乏相关人才的企业落地应用。服务默认基于Unreal Engine（虚幻引擎），同时兼容Unity及开源Open 3D Engine，用户还可进一步模拟物体在真实环境中的物理行为。