在近期的 OpenLoong 線下技術分享會 上，松應科技聯合創始人張小波進行了精彩的演講，深入探討了仿真技術在機器人智能化發展中的關鍵作用。他結合行業趨勢，剖析了現有仿真平臺的挑戰，并描繪了未來理想仿真系統的設計理念與實現路徑。本文基于張小波的演講內容整理，希望能為關注具身智能和機器人訓練的從業者與愛好者提供啟發。

下面是對張小波先生演講的整理：

在正式開始之前，我想先問大家一個問題：你們看過《終結者》嗎？對于80年代或90年代初的觀眾而言，這部電影可能承載著許多童年回憶。我本人是《終結者》和《變形金剛》的忠實粉絲，而近年來，機器人技術的發展，使得“賦予機器人實體智能”這一概念逐漸成為現實，即如今廣泛討論的“具身智能”。我們對未來人形機器人的憧憬，正是希望它們能達到類似科幻作品中的智能水平。

我是張小波，松應科技的聯合創始人。今天，我將從產品設計的角度，探討仿真技術在機器人智能化過程中的作用。具體而言，我將回答以下幾個核心問題：

為什么需要仿真？仿真技術在機器人研發中的核心價值是什么？仿真需要具備哪些能力？未來的仿真系統應如何設計，以滿足不斷增長的需求？

機器人的智能化：以數據為燃料

機器人要實現真正的智能化，首先需要理解其核心任務——即如何自主感知環境并做出決策。

以人類為例，我們依賴眼睛、耳朵和皮膚等感官獲取信息，然后通過大腦處理這些信息，以決定下一步行動——例如微笑、皺眉或揮手。同樣，未來的機器人也必須具備類似的感知能力，通過傳感器收集環境數據，并利用智能算法進行分析，從而做出合理決策。

近年來，波士頓動力等企業展示了大量令人驚嘆的機器人動作，例如跑步、跳躍、翻越障礙等。然而，這些演示多在固定場景下進行，盡管技術先進，但尚未廣泛應用于實際商業場景。要使機器人真正走向制造業和服務業，它們必須具備更強的環境適應能力，實現與真實世界的交互，并基于物理感知進行自主決策。

目前，許多機器人訓練仍依賴于真實環境。例如，機器人在山地或復雜地形中進行爬坡測試，這種方式不僅成本高昂，且難以覆蓋多樣化的場景。而仿真環境能夠提供更靈活、高效的訓練方式，使機器人能夠在虛擬世界中模擬各種現實情況，加速學習過程。所以基于這個場景來看，如果要去做仿真，那肯定要有感知，感知后要與物理世界的交互，在交互中還要基于物理世界來做最終的決策行為邏輯。

現在機器人到底需要什么樣的數據？然后通過這些數據，它怎么樣做決策？用什么樣的方法產生最終的行為？

當前，機器人主要依賴多模態數據輸入，包括：

傳感器數據

傳感器數據：視覺、觸覺、慣性測量單元（IMU）、關節力矩、位置反饋等

語言指令

通過自然語言理解和語音識別，實現人機交互。

基于這些數據，機器人可以采用不同的算法來進行學習和決策，例如：

大規模數據訓練

如 Transformer 和 Diffusion Policy ，基于大規模數據訓練，提升機器人在復雜環境中的泛化能力

強化學習

通過試錯優化策略，提高任務執行效率。

模仿學習

從演示中學習的行為模式。

在仿真環境中，機器人需要具備相同的學習能力，以驗證不同算法的有效性，并最終形成可在現實世界應用的通用行為策略。

機器人智能化：現實很“骨感”

當前的仿真環境或虛擬平臺在機器人訓練中的作用至關重要，但仍然面臨諸多挑戰。盡管業界已有多種訓練和仿真平臺，現有系統在功能和適應性上仍有諸多不足，主要體現在以下幾個方面：

?物理引擎功能單一

目前的仿真平臺主要依賴物理引擎模擬機器人在不同環境下的運動和交互。然而，大多數物理引擎的功能較為局限，難以精準再現復雜的真實世界物理現象，例如柔性材料的變形、摩擦力的動態變化等。這限制了機器人在仿真環境中的學習效果，使其在現實應用中容易出現偏差。

?缺乏高保真的環境感知?

機器人在實際運行中需要具備類人感知能力，能夠識別物體、分析場景并做出決策。因此，仿真系統不僅需要物理模擬，還必須提供高度逼真的視覺、觸覺等感知信息。目前，大多數仿真環境缺乏對真實世界的高保真建模，導致機器人在訓練時無法充分適應復雜環境。

?多算法兼容性不足

機器人智能化的發展依賴多種算法，例如強化學習、模仿學習、Transformer 及 Diffusion Policy 等。然而，現有仿真平臺通常針對特定算法進行優化，缺乏對不同學習方法的廣泛支持。這使得研究人員在切換算法或跨平臺訓練時面臨較大挑戰，降低了訓練的靈活性和效率。

?合成數據的生成與利用?

真實世界數據的獲取是機器人訓練的一大難題。例如，特斯拉的自動駕駛系統依賴全球600多萬輛汽車收集的海量真實數據，而機器人難以通過物理采集獲取足夠的數據。因此，合成數據成為關鍵補充手段。

合成數據可用于大規模訓練，以彌補真實數據的不足。然而，與傳統圖像和文本數據不同，機器人的數據維度更高，涉及視覺、文本、多個關節的位置信息、力學反饋等多模態數據。如何在仿真環境中高效生成高質量的合成數據，并確保其能有效泛化到現實世界，是當前研究的重要方向。

構建全流程仿真訓練

未來理想的仿真平臺，大概是什么樣的？目前，許多機器人訓練案例發生在實際工業環境中，例如汽車工廠的分揀和搬運作業。在真實場景下訓練是一種途徑，然而，僅依賴真實環境訓練存在局限性，如成本高、周期長、場景受限。而未來在虛擬仿真的環境下，結合真實場景的數據，進行機器人的訓練，成為更高效的解決方案。

在理想的仿真系統中，一個完整的機器人訓練流程大概是什么樣？

首先要構建高度逼真的仿真環境，仿真環境需要盡可能貼近現實，例如模擬超市、工廠或倉儲中心等具體場景。與傳統動畫或影視建模不同，仿真系統不僅關注視覺真實性，更強調物理精確性，包括重力、摩擦力、碰撞等物理規律的準確模擬。

其次高效并行仿真?使訓練更加高效，通過并行計算，仿真平臺可以在多個虛擬環境中同步控制訓練機器人，加快策略優化速度，提高模型的泛化能力。

在此基礎上，機器人全面感知使訓練更具適應性，仿真環境需結合真實世界數據，例如通過傳感器采集超市貨架的布局、商品尺寸、光照條件等信息，并將其映射到虛擬環境，以增強仿真的真實性和適用性。同時，機器人需具備多模態感知能力，包括視覺、觸覺、力學反饋等，以全面理解并適應復雜環境。

然后進行多策略訓練與優化，生成高質量訓練數據，包括關節位置、力學反饋、環境交互信息等大量數據，這些數據可用于訓練和優化AI模型，形成初步的策略模型。經過充分訓練后，仿真環境中優化的模型可以遷移到真實世界進行測試和微調。在最終部署前，模型需在仿真環境中進行多輪驗證，以確保其穩定性和適用性。如果發現問題，可在仿真環境中調整參數、優化算法，并重新訓練，直至達到可行性標準。

未來的仿真平臺不僅是一個訓練工具，更是機器人智能化發展的加速器。通過構建高保真的虛擬環境，結合真實數據，支持多種訓練策略，并提供高效的驗證流程，仿真技術將助力機器人更快、更精準地適應現實世界，從而推動機器人技術的廣泛應用。

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