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在具身智能的发展过程中，获取大量优质数据一直是行业面临的关键难题。就像大语言模型需要互联网级别的文本数据一样，具身智能的进步也离不开大规模的交互经验积累。但现实中，收集这些数据的成本很高：机械臂等硬件价格昂贵，单台就要几万元，而且很难大规模部署；数据采集还得靠有经验的人员，花的时间也很长。不过在仿真环境里，智能体可以用更低的成本、更高的效率反复尝试，快速积累大量交互经验。

所以过去几年，仿真器成了具身智能发展的重要工具，也出现了不少好的开源和商业化平台，推动了机器人学、强化学习等领域的研究。但随着研究深入，行业对数据的要求更高了：需要更高的物理精度，让数据更贴近现实；更多样的交互类型，能覆盖刚体、软体、流体等复杂场景；还要更强的扩展性和稳定性，既能支持科研中的微观动力学细节，又能满足产业应用的大规模仿真需求。

在这样的背景下，RoboScience推出了面向具身智能的高精度通用物理仿真平台“RoboMirage”。

“RoboMirage”有以下几个核心特点：

一是支持多种物体类型的可扩展接触建模框架。能处理刚体、1D/2D/3D可形变体、多关节结构和各种机器人末端执行器的不同接触情况，有很强的耦合仿真能力，能满足未来可微仿真和高精度训练的需求，还允许用户自己扩展功能，给不同场景提供灵活的底层架构。

二是高精度的多体动力学仿真能力。能进行高精度、无穿透且时间一致的接触力仿真，支持刚体、软体及复杂接触的强耦合动力学模拟（比如复杂布料和机器人末端执行器的强耦合互动），可以捕捉动静摩擦、细微力变化等微观动力学细节，精度比传统动力学模拟器高很多，特别适合机器人领域的复杂仿真需求。

三是工业级稳定算法保障。依靠隐式积分、凸优化方法等严格的数学理论准确求解介质力学问题，从算法层面保证仿真过程的稳定性和时间一致性，捕捉每一个动力学细节，彻底解决穿模问题，能满足装配、抓取等工业级任务对仿真可靠性的严格要求，为复杂场景提供持续稳定的运行保障。

四是Pythonic设计，简单易用。框架设计注重用户体验，接口友好，容易上手，方便开发者快速集成和定制，帮助高效进行仿真开发。

五是先进的GPU驱动异构加速技术。充分利用GPU的大规模并行计算能力，结合数据导向编程，在工业级精度下实现高性能快速仿真，明显优于传统有限元分析和现有的机器人仿真平台。

为了更直观展示“RoboMirage”的能力，我们可以看几个经典的“魔术场景”。

金属环挂在细绳上，松手后自由下落却能稳稳悬停；两根橡皮筋交错后摩擦再一拉就能穿越；纸牌分成两叠，手指发力让它们从两侧依次均匀落下——这些看似神奇的瞬间，其实藏着物理世界里细微的力和平衡规律。RoboScience的仿真平台RoboMirage用高精度技术把这些复杂的“魔术时刻”复刻了出来。它靠精准的计算模型和百微米级的控制能力，把现实中的细微互动变成可计算的物理过程，拓展了仿真技术的边界。

比如经典魔术“明日环”（Tomorrow Ring），“RoboMirage”可以模拟金属环和柔性绳索之间复杂的接触缠绕，这里面涉及摩擦滑动和刚柔体耦合，这就要求引擎能稳定处理动态接触，避免穿模或解算失败。橡皮筋穿越魔术的仿真难点在于两个弹性体的相互缠绕、拉伸和形变，需要精准模拟它们的粘滞阻尼、张力变化和自碰撞特性。而洗扑克牌的仿真，核心挑战是模拟多张纸牌在极小时间步交错插入时的接触力和摩擦细节，关键是要维持接触连续性、防止穿透。抽桌布魔术的仿真则需要高精度捕捉布料的瞬时滑动，以及布料移除瞬间物体的摩擦惯性和受力响应，同时还要兼顾快速拉拽的非平衡动态和上方物体的稳定性模拟。

不过要说明的是，虽然RoboMirage是RoboScience打通从仿真到现实（Sim-to-Real）路径的核心基础，但它不是RoboScience数据生态的全部。除了仿真生成的大量训练和验证样本，RoboScience的研发和验证流程还结合了互联网语料和知识库、结构化技术文档、说明书（比如产品手册、CAD图纸、规格表等），以及少量真机实验的多模态传感数据和操作日志（像力、位姿、触觉、视频等）。这些现实世界和文本数据能验证仿真结果，帮助调整感知和策略模型，增加语义约束，建立真实场景的基线测试。也就是说，RoboScience既有高精度的仿真“底座”，又有多种数据支持的研发验证体系，两者一起作用，有效缩小从仿真到现实的差距（Sim-to-Real Gap），加快算法在现实环境中的稳定应用和大规模落地。

另外，RoboScience现在还完成了目前最复杂、精度最高、步骤最多的具身操作任务——家具拼装。模型读了说明书就能开始拼装：深入理解零件结构逻辑，完成多部件的检测、感知、插拔和旋转配合，还能自己分解多步骤任务，让多关节双臂协同运动。靠着自适应的插接路径规划和精细的接触力调控策略，系统实现了高精度、高稳定性的拼装过程，不管是零部件定位还是微小运动控制都表现很好。模型还能通过实时获取插接时的反馈力，动态调整操作策略。就算拼装时被用户拆解干扰，模型也能自动恢复状态，继续完成后面的步骤。通过这个框架，系统能用标准化方法分析不同场景下的物理接触，比如机器人抓取物体时的力反馈、变形预测或运动规划，不用为每种对象或机器人单独开发算法。

通过高精度仿真引擎和多源数据体系的配合，RoboScience不仅在高复杂度的具身操作任务（比如全自动拼装家具）中实现了前所未有的稳定性和精确度，也为更广泛的现实应用打下了坚实的技术基础。接下来，RoboScience会继续突破仿真精度、泛化能力和真实交互的一体化边界，让机器人能在更多样、更开放的场景中自主感知、推理和执行任务。RoboScience相信，这条技术路线会加快具身智能跨越从实验室到现实世界的鸿沟，催生全新的人机协作模式——让智能机器人真正成为人类生活和产业中值得信赖的伙伴和助手。