在具身智能的發展路徑中，如何獲得海量且高質量的數據是行業繞不開的核心問題。

如果說大語言模型依賴于互聯網規模的語料庫，那么具身智能的成長同樣需要規?；慕换ソ涷灐，F實中，收集這些數據的代價極高：機械臂等硬件部署成本高，單臺投入就需數萬元，且難以規模化；數據采集環節依賴經驗豐富的數采員且耗時漫長。而在仿真環境中，智能體則可以以更低成本、更高效率進行無限次試錯，從而快速積累大規模交互經驗。

正因如此，過去幾年中，仿真器已經成為具身智能發展的重要支撐工具，也催生出一批優秀的開源與商業化平臺。它們讓機器人學、強化學習和智能體研究得以快速推進，奠定了行業的基礎。

但隨著研究不斷深入，行業對于數據提出了更高要求：更高的物理精度，以保證數據與現實世界的貼合度；更豐富的交互類型，覆蓋剛體、軟體、流體等復雜場景；更強的擴展性與穩定性，既支持科研中的微觀動力學細節，也能滿足產業應用的大規模仿真需求。

在這樣的背景下，RoboScience 從零到一自研了面向具身智能的高精度通用物理仿真平臺 「RoboMirage」。

核心特性

「RoboMirage」具有以下核心特性：

1. 全物體類型兼容的可擴展接觸建模框架

支持剛體、1D/2D/3D 可形變體、多關節結構及各種機器人末端執行器的多樣接觸，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。

2. 高精度的多體動力學仿真能力

高精度、無穿透且時間一致性的接觸力仿真，支持剛體、軟體及復雜接觸的強耦合動力學模擬（如復雜布料與機器人末端執行器的強耦合互動），可捕捉動靜摩擦、細微力變化等微觀動力學細節，其精度遠超傳統動力學模擬器，尤其適配機器人領域的復雜仿真需求。

3. 工業級穩定算法保障

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，徹底解決穿模問題，可滿足裝配、抓取等工業級任務對仿真可靠性的嚴苛要求，為復雜場景提供持續穩定的運行保障。

4. Pythonic 設計，簡單易用

框架設計注重用戶體驗，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。

5. 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。

魔術場景

為了更直觀地展示「RoboMirage」的強大能力，先來看看幾個經典的魔術場景：

金屬環懸掛在細繩上端，松開手指讓它自由下落卻又穩穩懸停；兩根橡皮筋分別被雙手兩指撐起后交錯，左右摩擦后一拉實現穿越；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…… 這些看似神奇的瞬間，實際上蘊含著物理世界中最微妙的力與平衡法則。

正是 RoboScience 的仿真物理平臺「RoboMirage」，以高精度仿真技術復刻了魔術世界中這些復雜精妙的  Magic Moment。依托精準計算模型與百微米級控制能力，它將現實中的細微互動轉化為可計算的物理過程，重新拓展了仿真技術的邊界。

首先看經典魔術明日環（Tomorrow Ring）：「RoboMirage」可模擬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?；蚪馑闶　?/span>

橡皮筋穿越魔術的仿真難點則在于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。

而實現對洗撲克牌仿真的核心挑戰是，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，關鍵在于維持接觸連續性、防止穿透。

至于抽桌布魔術的仿真則需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。

需要強調的是，雖然「RoboMirage」是 RoboScience 打通 Sim-to-Real 路徑的核心基礎設施，但它并不構成 RoboScience 數據生態的全部。

除了仿真生成的大量訓練與驗證樣本外，RoboScience 的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。

換言之，RoboScience 既擁有高精度的仿真 “基座”，又具備多源數據支撐的研發與驗證體系 —— 二者協同作用，有效縮小 Sim-to-Real Gap，加速算法向現實環境的穩健遷移與規?；涞?。

家具拼裝

此外，RoboScience 目前還完成了迄今最復雜、精度最高、步驟最多的具身操作任務 —— 家具拼裝。

模型讀取說明書后即可啟動拼裝：深度理解零件結構邏輯，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，系統成功實現了高精度、高穩定性的拼裝過程，無論是在零部件定位還是微小運動控制上均表現出卓越的能力。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，模型仍能自動恢復狀態，接續完成后續拼裝步驟。通過該框架，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。 

結語

通過高精度仿真引擎與多源數據體系的協同，RoboScience 不僅在高復雜度具身操作任務（如全自動拼裝家具）中實現了前所未有的穩定性與精確度，也為更廣泛的現實應用建立了堅實技術基座。

接下來，RoboScience 將持續突破仿真精度、泛化能力與真實交互的一體化邊界，讓機器人能夠在更多元、更開放的場景中自主感知、推理與執行任務。

RoboScience 相信，這一技術路線將加速具身智能跨越從實驗室到現實世界的鴻溝，并催生全新的人機協作模式 —— 讓智能機器人真正成為人類生活與產業中值得信賴的伙伴與助手。