你理想中的机器人，是不是已经能端茶倒水、无所不能？但现实中，它们大多仍困在流水线上。
理想与现实之间的差距，根源在于“训练”。随着具身智能（Embodied Intelligence）技术的兴起，机器人不再是“按照预设指令执行动作的机器”，而需要像人一样在真实物理世界中学习、感知和反应。
目前主流的训练方式各有局限：真实环境中“实战练兵”代价高昂；纯数据驱动的模拟学习往往脱离真实物理规律，导致机器人学不会真功夫。
如何为机器人搭建一个“既真实又安全”的训练空间？
云道智造物理AI给出了答案——让机器人学会一个鲁棒控制策略，在应对复杂多变的外部环境时，能够自主、稳定地处理各种情况。通过高效学习、反复试错，最终将成熟的技能无缝迁移到现实世界，让机器人能够真正走进工厂、家庭，甚至更复杂的生活场景。
01
解锁机器人“精准操控”能力
基于自主研发的伏图-多体动力学求解器，云道智造通过构建机器人本体模型与仿真环境，打造高拟真虚拟训练场，给机器人训练提供精准的状态反馈数据以及奖励信息，经过强化学习中数百万次交互训练和试错，最终自主学习出能够最大化累积奖励的最优控制策略。
截至目前，我们已完成了多个训练场景的验证：
1. 七轴协作机械臂“指哪打哪”
模型说明：Franka Panda七轴协作机器人（机械臂）包含7个旋转关节，末端执行器配置移动型夹爪，七轴的设计使得其具有较高的运动灵活性；
训练任务目标：智能体（策略）控制各关节转动合适的角度，使末端执行器能移动到工作空间范围内任意指定位置；
应用场景：装配、打磨、抛光、医疗辅助和小型生产线操作等精细化任务场景。
2. 智能小车自主导航
模型说明：小车四个车轮分别施加力矩实现差速驱动，驱使小车前进、倒退和转弯；
训练任务目标：给定任意目标点，智能体（策略）能通过“感知-决策”来控制力矩的大小，使小车行驶到目标点；
应用场景：智能仓储与物流、生产线物料配送、安防与巡检。
3. 四轴工业机械臂轨迹跟踪
模型说明：四轴工业机械臂含有4个旋转关节，通过相对转动来定位末端执行器位置;
训练任务目标：智能体通过控制各关节的转动角度，实现末端执行器沿着轨迹行进;
应用场景：焊接、喷涂、激光切割、表面抛光、质量检测等需要精确路径复现的工艺流程。
4. 轮式仿人服务机器人
模型说明：轮式仿人服务机器人采用轮式移动底盘与仿人上半身相结合的设计，具备多自由度双臂系统，手臂末端可适配灵巧手或多功能夹爪，兼具移动灵活性与操作多样性；
训练任务目标：通过智能体控制双臂各关节的旋转驱动角度，可使双手触达运动范围内的任意目标点；
应用场景：科研教育、分拣零售、医疗辅助及环境巡检等服务场景。
02
技术基石筑牢物理AI“引擎”
机器人训练只是物理AI应用的冰山一角。在自动驾驶、工业数字孪生、智能装备研发等更广阔的领域，物理AI的价值正逐步释放。这一切的背后，离不开底层物理引擎的技术基石。
云道智造始终致力于打造“数字世界的物理引擎”，通过持续的技术创新让仿真更快、更准，实现物理AI运行效率与计算精度的双重突破。其中，伏图-电子散热模块（Simdroid-EC）在新版本中实现了三大技术升级：
1. AI for CAE：让仿真更快速、更智能
如果说CAE for AI是“让训练更真实”，AI for CAE则是“让仿真更高效”。基于神经网络算法构建的AI代理模型，在保证精度的前提下，可实现多参数、多场景的秒级预测。同步推出的仿真智能体，支持自然语言驱动自动仿真与目标优化，帮助工程师把自己从繁琐的设置工作中解放出来。
2. GPU并行计算：给引擎装上“加速器”
面对电子产品迭代加速与仿真规模扩大的挑战，云道智造通过GPU并行计算架构，高效处理大规模仿真任务。实测显示，某典型芯片散热案例的计算效率达传统方法的5-10倍，最高超20倍。这种算力飞跃，让机器人在虚拟环境中“高强度刷题”成为现实。
3. Cutcell贴体网格：助力仿真“快准稳”
精度与效率的平衡一直是仿真领域的核心挑战。云道智造的混合网格剖分技术对此给出了优雅解决方案：复杂结构采用Cutcell贴体网格保证精度，对规则区域采用笛卡尔网格提升效率。自研网格与求解器的高度适配，在保证效率与精度的同时，展现出优越的鲁棒性。
接下来，我们将在全部物理引擎中深度整合GPU、AI等创新技术，以更快的速度、更高的精度和更强的稳定性赋能千行百业！
03
结语：以物理AI为核，让机器 “读懂世界”
未来，云道智造将持续深化物理AI技术研发与应用，稳步构建更完整的具身机器人训练体系：
一方面，打造“一站式训练平台”，整合从场景建模到策略验证的全流程；
另一方面，依托自研引擎在多物理场耦合与高精度仿真上的优势，结合真实感渲染技术，打造“物理精准、视觉逼真”的虚拟环境，进一步缩小“模拟到现实”（Sim-to-Real）的鸿沟。
我们期待，以物理AI为“核心大脑”，让机器真正理解物理规律，“读懂世界”。
