機器人前瞻（公眾號：robot_pro）
作者?|??許麗思
編輯?|??漠影
一臺在仿真環境中表現完美的機器人，進入真實場景后卻容易各種水土不服：仿真里剛好能抓起東西的力度，到了現實中可能直接把物體捏壞；仿真環境中若存在物體穿透等非物理現象，即便視覺渲染高度還原，也難以遷移至真實場景之中。
這是當前具身智能行業普遍面臨的尷尬現實。數據，作為具身智能落地的核心燃料，正以兩種看似矛盾的形態橫亙在企業面前：真實數據太貴、環境不可控，仿真數據與現實差距過大，容易讓優異算法在落地的時候淪為實驗室玩具。
但這樣的困局也藏著破局的可能，近日，RoboScience新推出了通用物理仿真平臺RoboMirage。RoboMirage以遠超傳統物理引擎的高精度，適配機器人領域的復雜仿真需求，試圖跨越仿真與現實的鴻溝，讓具身智能真正走出實驗室。
一、GPU 算力+算法進步，正在破解海量高質量數據獲取難題
在具身智能行業的快速發展中，獲取海量高質量數據已成為制約其實現規模化落地的核心挑戰。業內普遍面臨的關鍵難題在于：如何高效、低成本地構建能夠準確反映真實世界復雜性的訓練數據集？仿真技術正是應對這一挑戰的重要路徑，但其有效性長期受限于仿真與現實之間的不一致性。
RoboScience工程師在接受采訪時解釋，Sim-to-Real Gap之所以過大且難以產生足以支撐現實應用的高質量數據，是因為過去沒有針對具身智能特點來專門開發高性能通用的物理仿真平臺。
具體來說，為了在有限的算力下提升仿真效率，過去的研發者不得不犧牲精度，采用過度簡化的物理模型，所以導致實時仿真器精度太低，無法還原現實中的物理細節；離線仿真器速度太慢，難以支撐大規模訓練，算力和算法的雙重限制共同導致了“仿真數據不可信”這樣的刻板印象。
但這并不意味著Sim-to-Real Gap無法逾越。“這種Gap是可以通過使用正確的仿真模型和對仿真模型正確的‘標定’而被不斷縮小的，現在我們能夠高效生成與真實世界保持高度一致的海量數據。”工程師提到。
更重要的是，仿真與真實數據并不是非此即彼的對立關系，而是可以互補的。
真實數據雖然能提供最貼合現實的反饋，但獲取成本很高，機械臂單次碰撞可能會帶來數萬元損失，溫度、濕度等環境變量的不可控性，還會導致數據噪音大、學習效率低。
而仿真數據剛好能補上這些短板，它既能用極低成本生成海量訓練樣本，還能模擬真實世界里少見的極端場景，相當于給機器人建了個“虛擬訓練營”。
具體來看，仿真引擎的優勢集中在三個方面：
環境可控性：仿真可以在一個可控的環境中進行大量的實驗和迭代，無需反復應對現實中的意外干擾，而在真實世界中環境的噪聲和設備磨損是不可避免的；
數據可獲取性：仿真器就像一個“全知的世界”，研發人員能實時獲取任意時間點、任意空間位置的物理信息，比如機械臂指尖與物體接觸的瞬時壓力分布、軟體變形的內部應力變化，這些數據在真實世界中需要部署大量傳感器，花上大量的時間、人力和資金才能勉強采集，且精度往往受限；
模型可微性：依托可微物理模型，仿真器能夠自我學習，通過反向傳播自動優化模型里的參數。
隨著GPU算力的爆發式增長與仿真算法的持續迭代，Sim-to-Real Gap的縮小正從理論走向實踐。可以說，仿真的價值正隨著鴻溝的縮小而持續提升，逐漸成為具身智能研發中不可替代的基礎設施。
二、剛體、軟體、變形體等全類型兼容，接觸高精度、不穿透
面對Sim-to-Real Gap，傳統仿真引擎的解決方案往往力不從心。大部分仿真引擎還在沿用位置動力學（Position-Based Dynamics）等傳統技術，這種方法簡單高效但精度有限，不支持準確的接觸力仿真。
而RoboMirage的出現，正以“無損加速”的理念，重構仿真引擎的精度與效率平衡。“無損加速”，就是把仿真精度與收斂性放在第一優先級，在保證高精度的前提下，通過高效的數值算法與GPU并行計算提升效率。
RoboMirage實現了全類型兼容的可擴展接觸建模框架，無論是剛體（如金屬零件）還是1D/2D/3D可形變體（如布料、繩索、橡膠、薄膜、彈性部件），甚至多關節機器人的末端執行器，都能在引擎中實現高精度的接觸仿真。RoboMirage還具備強耦合仿真能力，兼容未來可微仿真與高精度訓練需求，且允許用戶自定義擴展功能，為多樣化場景提供靈活適配的底層架構。
RoboMirage把接觸現象建模為物體近距離相互作用勢能，能夠做到“符合物理的永不穿模”，物體在接觸時不會出現穿透現象，接觸力的計算符合物理規律，并且可以捕捉動靜摩擦、細微力變化等微觀動力學細節。這個方法具有很強的泛用性，適用于剛體/軟體/布料/流體等等形體的仿真。
為了確保仿真的穩定性，RoboMirage具備工業級穩定算法保障。RoboMirage依托隱式積分，凸優化方法等嚴格數學理論準確求解介質力學問題，從算法層面確保仿真過程的穩定性與時間一致性，捕捉每一個動力學細節。這種穩定性，讓RoboMirage能滿足工業裝配、精密抓取等對可靠性要求極高的任務需求。
RoboMirage還采用了先進的GPU驅動異構加速技術，充分利用 GPU 大規模并行計算能力，結合數據導向編程，實現工業級精度下的高性能快速仿真，顯著優于傳統有限元分析及現有機器人仿真平臺。
Roboscience的研發團隊既懂具身智能又懂物理引擎，在RoboMirage平臺的研發過程中，團隊圍繞物理仿真器設計優化、具身智能機器人仿真需求兩大核心方向，開展了多年的技術攻堅。
為了提高大量剛體環境下的高效碰撞計算，團隊針對剛體碰撞的特性進行了深入研究，在GPU上開發了高效的碰撞剔除算法。此外，他們還進行了相當多數值計算方法上的探索和改進，大到高自由度線性系統的高效并行求解加速，小到本構特征值系統的求解優化。
RoboMirage的目標遠不止于成為一款強大的物理解算器，更致力于構建專業、開放、包容的仿真生態。
在易用性上，RoboMirage同樣做了針對性優化。其采用Pythonic設計，注重用戶體驗，接口友好，易于上手，方便開發者快速集成與定制，助力高效仿真開發。目前，團隊正在努力打通生產流程的全環節，使該平臺能夠適配多款不同工具的工作流，實現無壁壘協同。
三、精準復刻魔術的奇妙時刻
RoboMirage到底有多強？看看它能完成的各種復雜操作就知道了。
以魔術為例，想要在物理引擎里復刻魔術的奇妙時刻，對接觸力、彈性體變形、剛體軟體耦合的準確仿真提出了非常高的要求。RoboMirage依托精準計算模型與百微米級控制能力，把現實中的細微互動轉化為可計算的物理過程。
經典魔術“明日環”，一根細繩垂著，上端懸掛著一個金屬環，手指一松，金屬環順著繩子往下滑，眼看就要掉落，它卻突然穩穩懸在繩索中間。
在這個過程中，RoboMirage模擬了金屬環與柔性繩索間復雜的接觸纏繞，其中涉及摩擦滑動與剛柔體耦合，這要求引擎穩定處理動態接觸，避免了穿模或解算失敗。
橡皮筋穿越魔術，兩根橡皮筋分別被雙手兩指撐起后交錯，左右摩擦后一拉，原本纏在一起的皮筋，居然穿越了彼此。
這個魔術涉及兩個彈性體的相互纏繞、拉伸與形變，需精準模擬其粘滯阻尼、張力變化及自碰撞特性。
紙牌魔術，需要將紙牌分成兩疊，手指發力使其從兩側依次均勻從中間落下。
RoboMirage要模擬多張紙牌以極小時間步交錯插入時的接觸力與摩擦細節，要維持接觸連續性、防止穿透。
抽桌布魔術，機器人需要快速將桌布抽拽出，并且避免上方的香檳塔因受力產生傾斜。這就需要高精度捕捉布料瞬時滑動，以及布料移除瞬間物體的摩擦慣性與受力響應，同時兼顧快速拉拽的非平衡動態與上方物體的穩定性模擬。
四、以RoboMirage作為核心基礎設施，構建起完整的數據生態
除了推出RoboMirage外，此前，RoboScience還成功實現了家具拼裝這一極考驗復雜長程任務處理能力的操作任務。
家具拼裝被認為是迄今最復雜、精度最高、步驟最多的具身操作任務，要求仿真引擎不僅要具備高精度的物理模型，以準確模擬不同材料和形狀的物體在拼裝過程中的行為，還要有良好的實時性能，以支持動態場景下的交互和反饋。
RoboScience 讓家具拼裝的全流程實現了自主化與高精度的統一。模型會先讀取說明書，理解零件結構邏輯，實現多部件的檢測、感知、插拔與旋轉配合，還能自主分解多步驟任務，完成多關節雙臂協同運動。
依托自適應插接路徑規劃和精細接觸力調控策略，系統在零部件定位和微小運動控制上都表現出色。通過實時獲取插接產生的反饋力，模型還能動態調整操作策略。即便拼裝過程中遭用戶拆解干擾，模型也能自動恢復狀態，繼續進行拼裝任務。
通過這個框架，系統可以用標準化方法分析不同場景下的物理接觸，例如機器人抓取物體時的力反饋、變形預測或運動規劃，無需為每種對象或機器人單獨開發算法，給開發者省了大量重復工作。
從攻克家具拼裝這一具體挑戰，到發布RoboMirage這一通用物理仿真平臺，RoboScience始終致力于將前沿的具身智能研究轉化為可復用的強大技術基座。
當RoboMirage精準復刻魔術場景時，它所展現的不僅是一款仿真引擎的技術實力，也是RoboScience對具身智能發展路徑的深刻思考。RoboMirage是RoboScience打通 Sim-to-Real 路徑的核心基礎設施，但并不構成其數據生態的全部。
目前，RoboScience已構建起“高精度仿真基座+多源數據研發與驗證體系”的完整生態：除了RoboMirage生成的海量訓練與驗證樣本，研發與驗證流程還融合了來自互聯網語料與知識庫、結構化技術文檔、說明書（產品手冊、CAD、規格表等）等以及少量真機實驗的多模態傳感數據與操作日志（力、位姿、觸覺、視頻等）。這些現實世界與文本類數據為仿真結果提供驗證依據，幫助微調感知與策略模型，增加語義約束，并構建真實場景的基線測試。
正如RoboScience工程師所說：“真實數據和仿真數據不是非此即彼的選擇，兩者會相輔相成，最終帶領具身智能駛向新大陸。”
致謝：RoboScience感謝圖形學與機器人領域的開源社區和學術機構，包括但不限于Lins lab，HKU CGVU lab，以及OpenUSD, softmac, libuipc, diffclothai等優秀開源項目，衷心致謝每一位具身行業推動者。
