摘要：一台在仿真环境中表现完美的机器人，进入真实场景后却容易各种水土不服：仿真里刚好能抓起东西的力度，到了现实中可能直接把物体捏坏；仿真环境中若存在物体穿透等非物理现象，即便视觉渲染高度还原，也难以迁移至真实场景之中。

一台在仿真环境中表现完美的机器人，进入真实场景后却容易各种水土不服：仿真里刚好能抓起东西的力度，到了现实中可能直接把物体捏坏；仿真环境中若存在物体穿透等非物理现象，即便视觉渲染高度还原，也难以迁移至真实场景之中。

这是当前具身智能行业普遍面临的尴尬现实。数据，作为具身智能落地的核心燃料，正以两种看似矛盾的形态横亘在企业面前：真实数据太贵、环境不可控，仿真数据与现实差距过大，容易让优异算法在落地的时候沦为实验室玩具。

但这样的困局也藏着破局的可能，近日，RoboScience新推出了通用物理仿真平台RoboMirage。RoboMirage以远超传统物理引擎的高精度，适配机器人领域的复杂仿真需求，试图跨越仿真与现实的鸿沟，让具身智能真正走出实验室。

一、GPU 算力+算法进步，正在破解海量高质量数据获取难题

在具身智能行业的快速发展中，获取海量高质量数据已成为制约其实现规模化落地的核心挑战。业内普遍面临的关键难题在于：如何高效、低成本地构建能够准确反映真实世界复杂性的训练数据集？仿真技术正是应对这一挑战的重要路径，但其有效性长期受限于仿真与现实之间的不一致性。

RoboScience工程师在接受采访时解释，Sim-to-Real Gap之所以过大且难以产生足以支撑现实应用的高质量数据，是因为过去没有针对具身智能特点来专门开发高性能通用的物理仿真平台。

具体来说，为了在有限的算力下提升仿真效率，过去的研发者不得不牺牲精度，采用过度简化的物理模型，所以导致实时仿真器精度太低，无法还原现实中的物理细节；离线仿真器速度太慢，难以支撑大规模训练，算力和算法的双重限制共同导致了“仿真数据不可信”这样的刻板印象。

但这并不意味着Sim-to-Real Gap无法逾越。“这种Gap是可以通过使用正确的仿真模型和对仿真模型正确的‘标定’而被不断缩小的，现在我们能够高效生成与真实世界保持高度一致的海量数据。”工程师提到。

更重要的是，仿真与真实数据并不是非此即彼的对立关系，而是可以互补的。

真实数据虽然能提供最贴合现实的反馈，但获取成本很高，机械臂单次碰撞可能会带来数万元损失，温度、湿度等环境变量的不可控性，还会导致数据噪音大、学习效率低。

而仿真数据刚好能补上这些短板，它既能用极低成本生成海量训练样本，还能模拟真实世界里少见的极端场景，相当于给机器人建了个“虚拟训练营”。

具体来看，仿真引擎的优势集中在三个方面：

环境可控性：仿真可以在一个可控的环境中进行大量的实验和迭代，无需反复应对现实中的意外干扰，而在真实世界中环境的噪声和设备磨损是不可避免的；

数据可获取性：仿真器就像一个“全知的世界”，研发人员能实时获取任意时间点、任意空间位置的物理信息，比如机械臂指尖与物体接触的瞬时压力分布、软体变形的内部应力变化，这些数据在真实世界中需要部署大量传感器，花上大量的时间、人力和资金才能勉强采集，且精度往往受限；

模型可微性：依托可微物理模型，仿真器能够自我学习，通过反向传播自动优化模型里的参数。

随着GPU算力的爆发式增长与仿真算法的持续迭代，Sim-to-Real Gap的缩小正从理论走向实践。可以说，仿真的价值正随着鸿沟的缩小而持续提升，逐渐成为具身智能研发中不可替代的基础设施。

二、刚体、软体、变形体等全类型兼容，接触高精度、不穿透

面对Sim-to-Real Gap，传统仿真引擎的解决方案往往力不从心。大部分仿真引擎还在沿用位置动力学（Position-Based Dynamics）等传统技术，这种方法简单高效但精度有限，不支持准确的接触力仿真。

而RoboMirage的出现，正以“无损加速”的理念，重构仿真引擎的精度与效率平衡。“无损加速”，就是把仿真精度与收敛性放在第一优先级，在保证高精度的前提下，通过高效的数值算法与GPU并行计算提升效率。

RoboMirage实现了全类型兼容的可扩展接触建模框架，无论是刚体（如金属零件）还是1D/2D/3D可形变体（如布料、绳索、橡胶、薄膜、弹性部件），甚至多关节机器人的末端执行器，都能在引擎中实现高精度的接触仿真。RoboMirage还具备强耦合仿真能力，兼容未来可微仿真与高精度训练需求，且允许用户自定义扩展功能，为多样化场景提供灵活适配的底层架构。

RoboMirage把接触现象建模为物体近距离相互作用势能，能够做到“符合物理的永不穿模”，物体在接触时不会出现穿透现象，接触力的计算符合物理规律，并且可以捕捉动静摩擦、细微力变化等微观动力学细节。这个方法具有很强的泛用性，适用于刚体/软体/布料/流体等等形体的仿真。

为了确保仿真的稳定性，RoboMirage具备工业级稳定算法保障。RoboMirage依托隐式积分，凸优化方法等严格数学理论准确求解介质力学问题，从算法层面确保仿真过程的稳定性与时间一致性，捕捉每一个动力学细节。这种稳定性，让RoboMirage能满足工业装配、精密抓取等对可靠性要求极高的任务需求。

RoboMirage还采用了先进的GPU驱动异构加速技术，充分利用 GPU 大规模并行计算能力，结合数据导向编程，实现工业级精度下的高性能快速仿真，显著优于传统有限元分析及现有机器人仿真平台。

Roboscience的研发团队既懂具身智能又懂物理引擎，在RoboMirage平台的研发过程中，团队围绕物理仿真器设计优化、具身智能机器人仿真需求两大核心方向，开展了多年的技术攻坚。

为了提高大量刚体环境下的高效碰撞计算，团队针对刚体碰撞的特性进行了深入研究，在GPU上开发了高效的碰撞剔除算法。此外，他们还进行了相当多数值计算方法上的探索和改进，大到高自由度线性系统的高效并行求解加速，小到本构特征值系统的求解优化。

RoboMirage的目标远不止于成为一款强大的物理解算器，更致力于构建专业、开放、包容的仿真生态。

在易用性上，RoboMirage同样做了针对性优化。其采用Pythonic设计，注重用户体验，接口友好，易于上手，方便开发者快速集成与定制，助力高效仿真开发。目前，团队正在努力打通生产流程的全环节，使该平台能够适配多款不同工具的工作流，实现无壁垒协同。

三、精准复刻魔术的奇妙时刻

RoboMirage到底有多强？看看它能完成的各种复杂操作就知道了。

以魔术为例，想要在物理引擎里复刻魔术的奇妙时刻，对接触力、弹性体变形、刚体软体耦合的准确仿真提出了非常高的要求。RoboMirage依托精准计算模型与百微米级控制能力，把现实中的细微互动转化为可计算的物理过程。

经典魔术“明日环”，一根细绳垂着，上端悬挂着一个金属环，手指一松，金属环顺着绳子往下滑，眼看就要掉落，它却突然稳稳悬在绳索中间。

在这个过程中，RoboMirage模拟了金属环与柔性绳索间复杂的接触缠绕，其中涉及摩擦滑动与刚柔体耦合，这要求引擎稳定处理动态接触，避免了穿模或解算失败。

橡皮筋穿越魔术，两根橡皮筋分别被双手两指撑起后交错，左右摩擦后一拉，原本缠在一起的皮筋，居然穿越了彼此。

这个魔术涉及两个弹性体的相互缠绕、拉伸与形变，需精准模拟其粘滞阻尼、张力变化及自碰撞特性。

纸牌魔术，需要将纸牌分成两叠，手指发力使其从两侧依次均匀从中间落下。

RoboMirage要模拟多张纸牌以极小时间步交错插入时的接触力与摩擦细节，要维持接触连续性、防止穿透。

抽桌布魔术，机器人需要快速将桌布抽拽出，并且避免上方的香槟塔因受力产生倾斜。这就需要高精度捕捉布料瞬时滑动，以及布料移除瞬间物体的摩擦惯性与受力响应，同时兼顾快速拉拽的非平衡动态与上方物体的稳定性模拟。

四、以RoboMirage作为核心基础设施，构建起完整的数据生态

除了推出RoboMirage外，此前，RoboScience还成功实现了家具拼装这一极考验复杂长程任务处理能力的操作任务。

家具拼装被认为是迄今最复杂、精度最高、步骤最多的具身操作任务，要求仿真引擎不仅要具备高精度的物理模型，以准确模拟不同材料和形状的物体在拼装过程中的行为，还要有良好的实时性能，以支持动态场景下的交互和反馈。

RoboScience 让家具拼装的全流程实现了自主化与高精度的统一。模型会先读取说明书，理解零件结构逻辑，实现多部件的检测、感知、插拔与旋转配合，还能自主分解多步骤任务，完成多关节双臂协同运动。

依托自适应插接路径规划和精细接触力调控策略，系统在零部件定位和微小运动控制上都表现出色。通过实时获取插接产生的反馈力，模型还能动态调整操作策略。即便拼装过程中遭用户拆解干扰，模型也能自动恢复状态，继续进行拼装任务。

通过这个框架，系统可以用标准化方法分析不同场景下的物理接触，例如机器人抓取物体时的力反馈、变形预测或运动规划，无需为每种对象或机器人单独开发算法，给开发者省了大量重复工作。

从攻克家具拼装这一具体挑战，到发布RoboMirage这一通用物理仿真平台，RoboScience始终致力于将前沿的具身智能研究转化为可复用的强大技术基座。

当RoboMirage精准复刻魔术场景时，它所展现的不仅是一款仿真引擎的技术实力，也是RoboScience对具身智能发展路径的深刻思考。RoboMirage是RoboScience打通 Sim-to-Real 路径的核心基础设施，但并不构成其数据生态的全部。

目前，RoboScience已构建起“高精度仿真基座+多源数据研发与验证体系”的完整生态：除了RoboMirage生成的海量训练与验证样本，研发与验证流程还融合了来自互联网语料与知识库、结构化技术文档、说明书（产品手册、CAD、规格表等）等以及少量真机实验的多模态传感数据与操作日志（力、位姿、触觉、视频等）。这些现实世界与文本类数据为仿真结果提供验证依据，帮助微调感知与策略模型，增加语义约束，并构建真实场景的基线测试。

正如RoboScience工程师所说：“真实数据和仿真数据不是非此即彼的选择，两者会相辅相成，最终带领具身智能驶向新大陆。”

致谢：RoboScience感谢图形学与机器人领域的开源社区和学术机构，包括但不限于Lins lab，HKU CGVU lab，以及OpenUSD, softmac, libuipc, diffclothai等优秀开源项目，衷心致谢每一位具身行业推动者。

来源：机器人前瞻