崔汉青谈具身智能发展 筑牢仿真底座加速产业落地

当智能经济的浪潮从虚拟信息空间涌向实体物理世界，一个根本性问题被推至台前：当人工智能不再仅处理文本与图像，而是要驱动机械臂精准操作、引导农机自主巡行于田间时，高质量的“数据燃料”从何而来？物理世界中复杂多变的运行逻辑，又该如何被高保真地数字化复现？

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这并非空想。大模型的蓬勃发展，得益于互联网数十年积累的公开数据海洋。但对于需要与实体环境交互的具身智能与物理AI而言，这类交互数据却极为稀缺。正如谋先飞（Motphys）创始人兼CEO崔汉青在第九届数字中国建设峰会期间所强调的，数据瓶颈已成为AI深入产业必须跨越的首道鸿沟。

与此同时，工业领域对数字孪生的需求持续已久，但过往许多实践往往停留在“三维可视化”层面，未能深入复现物理规律与动态机理。国机数科总架构师、智能工业事业部总经理殷飞龙指出，这正是当前产业数字化的核心痛点。而具身仿真技术与产业场景的深度融合，为各自探索的技术提供方与场景需求方，创造了关键的汇合点。

破解虚实壁垒：仿真技术如何打通AI训练的数据瓶颈

目前，行业主要尝试通过两条路径突破数据困境：一是在真实场景中采集数据，二是在虚拟环境中生成数据。但前者受限于高昂的人力成本与采集效率；后者则长期受仿真精度不足的制约，导致“虚拟”数据难以有效驱动“现实”行为。

那么，精度短板真的无法克服吗？关键在于找到能够撬动产业应用的价值临界点。或许我们永远无法实现仿真数据与真实数据100%一致，但如果能将逼真度提升至90%、95%甚至更高，仿真数据的优势就将被极大释放——它无需人力介入，可依托算力实现大规模并行生成，快速产出海量、多样且成本极低的训练数据。

正是基于这一判断，谋先飞选择了从底层物理引擎起步的技术路径。以自主研发的 MotrixSim 高精度物理仿真引擎为核心技术底座，向上构建了覆盖具身智能全流程的产品矩阵：支持强化学习训练的 MotrixLab 平台、用于3D资产快速创建的 MotrixGen 工具，以及实现虚实数据闭环的 Real2Sim2Real 合成数据管线。

这条技术路线近期获得了学术界的重量级验证。清华大学智能产业研究院DISCOVER Lab联合谋先飞等企业共同研发的新一代国产仿真器GS-Playground，被机器人领域国际顶级会议RSS 2026收录。这标志着，我国在具身智能仿真基础设施的视觉保真度与训练吞吐量两大核心指标上，已同步达到国际领先水准。

而GS-Playground的核心物理引擎，正是谋先飞的MotrixSim。崔汉青透露，在GS-Playground的相关论文中，MotrixSim与MuJoCo等国际主流仿真器进行了系统对比。实验结果显示，MotrixSim在接触密集场景的模拟精确性与数值稳定性、高复杂度场景的并行扩展能力，以及与视觉渲染管线协同的资源利用效率方面，均展现出显著优势。

当然，MotrixSim的愿景不止于打造一个高性能仿真器。其长远目标在于，以高保真仿真为核心，构建自动化、高质量的仿真数据合成管线，从而缓解具身智能领域长期面临的高质量训练数据短缺难题，为机器人从仿真测试走向规模化实体应用，提供坚实的数据基础设施。同时，它也致力于解决科研人员在仿真环节遇到的实际工程挑战，降低高保真仿真的使用门槛，让研究者能更聚焦于算法与模型的创新。

深耕产业场景：以“数据闭环”驱动农业与工业智能落地

将视角从实验室转向产业一线，工业与农业成为仿真技术落地最重要的两大试验场。其中，农业场景的挑战尤为严峻。农业机器人面对的是非结构化的自然环境，与工业场景中标准的刚性零部件不同，土壤、作物等非刚性且动态变化对象的物理仿真，其难度高出数个量级。

但挑战背后对应着明确的刚性需求。农业机械的智能化是确定性极高的演进方向。本质上，农业机械可被视为广义的移动机器人，它同样需要通过海量试错来训练出自主作业的“手感”与决策智能。而这种规模的训练，几乎必须依靠仿真环境来支撑。目前，谋先飞在农业领域持续深耕，已在果蔬采摘等特定场景中开展技术验证与试点。

如果说农业场景考验的是仿真技术应对复杂物理现象的能力上限，那么工业场景验证的，则是其带来的降本增效实际价值。目前，仿真在工业端的应用仍处深化期，其核心价值在于极大降低试错与验证成本。试想，企业在仿真环境中更换机器人型号是零成本的，无需采购真机；调试各种抓取、装配算法也仅消耗算力，无需停产或重构产线。

这意味着，企业可在虚拟环境中，将不同品牌、不同构型的机器人置于同一任务下反复测试与优化，直至找到最优方案，再进行实体部署。更重要的是，一旦在实际部署的任何环节发现问题，均可通过“数据闭环”反馈至仿真模型进行迭代优化，而每一轮这样的循环，都将提升仿真精度，形成自我增强的正向飞轮效应。

谋先飞与国机数科的战略合作，正是在此产业共识下加速推进。今年4月，双方签署战略合作框架协议，明确将围绕工业场景下的具身智能仿真训练与落地应用开展深度协作。据崔汉青介绍，合作将聚焦于制造业密集的长三角地区，并沿三条主线展开：一是依托国机数科在长三角的工业生态网络，建设可直接服务生产线的具身智能仿真训练场；二是结合具体制造工艺，优先构建高价值的工业仿真数据场景，推动合成数据在AI训练中的规模化应用；三是面向工业机器人训练验证与仿真评估等需求，输出联合解决方案，从长三角起步，逐步服务全国工业客户。

殷飞龙进一步阐释了此次合作的内涵：它立足于国机数科深厚的工业场景资源与行业生态，以真实工业环境为锚点，以谋先飞的 MotrixSim 仿真引擎为技术基座，输出端到端的全链路仿真能力。其目标是，将真实工业场景转化为高保真仿真环境，再以仿真数据反哺现实世界的优化与决策，最终形成从工业场景数字化，到仿真训练、策略验证，再到实体部署与反馈的完整闭环。

对于这种“技术提供方+场景深耕方”的协作模式，殷飞龙视其为生态合作的必然趋势。具身智能的核心竞争力，往往不在于硬件本体的单点突破，而在于驱动其智能行为的数据体系与训练范式。国机数科与谋先飞的深度协同，恰好补全了从真实场景到仿真数据，再回归真实应用这条价值链上最关键的一环。

与产业合作同步深化的，是谋先飞全栈技术体系的国产化适配进程。目前，谋先飞的MotrixSim引擎已先后完成鲲鹏双认证——Kunpeng COMPATIBLE兼容性认证与Kunpeng NATIVE同辕开发技术认证。此外，谋先飞也与天数智芯完成联合测试认证，确保了从底层算力到仿真应用的全栈协同优化，为在更广泛的国产化环境中稳定、高效运行奠定了坚实基础。

展望未来，一个清晰共识正在形成：具身智能最佳的发展土壤在中国。因为制造机器人的供应链体系在这里，应用机器人的丰富场景也在这里。但必须清醒认识到，机器人的产业落地不会一蹴而就，业界需要直面并穿越必要的技术磨合与场景适配周期。在此背景下，持续夯实物理AI的基础设施底座，推动仿真技术与产业需求深度咬合与协同进化，才是加速智能经济新形态成熟与崛起的关键路径。