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(huán)境中表現(xiàn)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(xiàn)實中可能直接把物體捏壞；仿真環(huán)境中若存在物體穿透等非物理現(xiàn)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(yè)普遍面臨的尷尬現(xiàn)實。數(shù)據(jù)，作為具身智能落地的核心燃料，正以兩種看似矛盾的形態(tài)橫亙在企業(yè)面前：真實數(shù)據(jù)太貴、環(huán)境不可控，仿真數(shù)據(jù)與現(xiàn)實差距過大，容易讓優(yōu)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(tǒng)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(xiàn)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(zhì)量數(shù)據(jù)獲取難題
在具身智能行業(yè)的快速發(fā)展中，獲取海量高質(zhì)量數(shù)據(jù)已成為制約其實現(xiàn)規(guī)?；涞氐暮诵奶魬?zhàn)。業(yè)內(nèi)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(shù)據(jù)集？仿真技術正是應對這一挑戰(zhàn)的重要路徑，但其有效性長期受限于仿真與現(xiàn)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(chǎn)生足以支撐現(xiàn)實應用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，是因為過去沒有針對具身智能特點來專門開發(fā)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(fā)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(xiàn)實中的物理細節(jié)；離線仿真器速度太慢，難以支撐大規(guī)模訓練，算力和算法的雙重限制共同導致了“仿真數(shù)據(jù)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(xiàn)在我們能夠高效生成與真實世界保持高度一致的海量數(shù)據(jù)。”工程師提到。
更重要的是，仿真與真實數(shù)據(jù)并不是非此即彼的對立關系，而是可以互補的。
真實數(shù)據(jù)雖然能提供最貼合現(xiàn)實的反饋，但獲取成本很高，機械臂單次碰撞可能會帶來數(shù)萬元損失，溫度、濕度等環(huán)境變量的不可控性，還會導致數(shù)據(jù)噪音大、學習效率低。
而仿真數(shù)據(jù)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(yōu)勢集中在三個方面：
環(huán)境可控性：仿真可以在一個可控的環(huán)境中進行大量的實驗和迭代，無需反復應對現(xiàn)實中的意外干擾，而在真實世界中環(huán)境的噪聲和設備磨損是不可避免的；
數(shù)據(jù)可獲取性：仿真器就像一個“全知的世界”，研發(fā)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(nèi)部應力變化，這些數(shù)據(jù)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(yōu)化模型里的參數(shù)。
隨著GPU算力的爆發(fā)式增長與仿真算法的持續(xù)迭代，Sim-to-Real Gap的縮小正從理論走向實踐?？梢哉f，仿真的價值正隨著鴻溝的縮小而持續(xù)提升，逐漸成為具身智能研發(fā)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(tǒng)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(tǒng)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(xiàn)，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(yōu)先級，在保證高精度的前提下，通過高效的數(shù)值算法與GPU并行計算提升效率。
RoboMirage實現(xiàn)了全類型兼容的可擴展接觸建?？蚣埽?/span>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(jié)機器人的末端執(zhí)行器，都能在引擎中實現(xiàn)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(xiàn)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?！?，物體在接觸時不會出現(xiàn)穿透現(xiàn)象，接觸力的計算符合物理規(guī)律，并且可以捕捉動靜摩擦、細微力變化等微觀動力學細節(jié)。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(wěn)定性，RoboMirage具備工業(yè)級穩(wěn)定算法保障。RoboMirage依托隱式積分，凸優(yōu)化方法等嚴格數(shù)學理論準確求解介質(zhì)力學問題，從算法層面確保仿真過程的穩(wěn)定性與時間一致性，捕捉每一個動力學細節(jié)。這種穩(wěn)定性，讓RoboMirage能滿足工業(yè)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(guī)模并行計算能力，結合數(shù)據(jù)導向編程，實現(xiàn)工業(yè)級精度下的高性能快速仿真，顯著優(yōu)于傳統(tǒng)有限元分析及現(xiàn)有機器人仿真平臺。
Roboscience的研發(fā)團隊既懂具身智能又懂物理引擎，在RoboMirage平臺的研發(fā)過程中，團隊圍繞物理仿真器設計優(yōu)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(huán)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(fā)了高效的碰撞剔除算法。此外，他們還進行了相當多數(shù)值計算方法上的探索和改進，大到高自由度線性系統(tǒng)的高效并行求解加速，小到本構特征值系統(tǒng)的求解優(yōu)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(yè)、開放、包容的仿真生態(tài)。
在易用性上，RoboMirage同樣做了針對性優(yōu)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(fā)者快速集成與定制，助力高效仿真開發(fā)。目前，團隊正在努力打通生產(chǎn)流程的全環(huán)節(jié)，使該平臺能夠適配多款不同工具的工作流，實現(xiàn)無壁壘協(xié)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(xiàn)實中的細微互動轉化為可計算的物理過程。
經(jīng)典魔術“明日環(huán)”，一根細繩垂著，上端懸掛著一個金屬環(huán)，手指一松，金屬環(huán)順著繩子往下滑，眼看就要掉落，它卻突然穩(wěn)穩(wěn)懸在繩索中間。
在這個過程中，RoboMirage模擬了金屬環(huán)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(wěn)定處理動態(tài)接觸，避免了穿?；蚪馑闶?。
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(fā)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(jié)，要維持接觸連續(xù)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(chǎn)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(tài)與上方物體的穩(wěn)定性模擬。
四、以RoboMirage作為核心基礎設施，構建起完整的數(shù)據(jù)生態(tài)
除了推出RoboMirage外，此前，RoboScience還成功實現(xiàn)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(tài)場景下的交互和反饋。
RoboScience 讓家具拼裝的全流程實現(xiàn)了自主化與高精度的統(tǒng)一。模型會先讀取說明書，理解零件結構邏輯，實現(xiàn)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(jié)雙臂協(xié)同運動。
依托自適應插接路徑規(guī)劃和精細接觸力調(diào)控策略，系統(tǒng)在零部件定位和微小運動控制上都表現(xiàn)出色。通過實時獲取插接產(chǎn)生的反饋力，模型還能動態(tài)調(diào)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(tài)，繼續(xù)進行拼裝任務。
通過這個框架，系統(tǒng)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(guī)劃，無需為每種對象或機器人單獨開發(fā)算法，給開發(fā)者省了大量重復工作。
從攻克家具拼裝這一具體挑戰(zhàn)，到發(fā)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(xiàn)的不僅是一款仿真引擎的技術實力，也是RoboScience對具身智能發(fā)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(shù)據(jù)生態(tài)的全部。
目前，RoboScience已構建起“高精度仿真基座+多源數(shù)據(jù)研發(fā)與驗證體系”的完整生態(tài)：除了RoboMirage生成的海量訓練與驗證樣本，研發(fā)與驗證流程還融合了來自互聯(lián)網(wǎng)語料與知識庫、結構化技術文檔、說明書（產(chǎn)品手冊、CAD、規(guī)格表等）等以及少量真機實驗的多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)與操作日志（力、位姿、觸覺、視頻等）。這些現(xiàn)實世界與文本類數(shù)據(jù)為仿真結果提供驗證依據(jù)，幫助微調(diào)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(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)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(qū)和學術機構，包括但不限于Lins lab，HKU CGVU lab，以及OpenUSD, softmac, libuipc, diffclothai等優(yōu)秀開源項目，衷心致謝每一位具身行業(yè)推動者。
