在具身智能的发展路径中，如何获得海量且高质量的数据是行业绕不开的核心问题。

如果说大语言模型依赖于互联网规模的语料库，那么具身智能的成长同样需要规模化的交互经验。现实中，收集这些数据的代价极高：机械臂等硬件部署成本高，单台投入就需数万元，且难以规模化；数据采集环节依赖经验丰富的数采员且耗时漫长。而在仿真环境中，智能体则可以以更低成本、更高效率进行无限次试错，从而快速积累大规模交互经验。

正因如此，过去几年中，仿真器已经成为具身智能发展的重要支撑工具，也催生出一批优秀的开源与商业化平台。它们让机器人学、强化学习和智能体研究得以快速推进，奠定了行业的基础。

但随着研究不断深入，行业对于数据提出了更高要求：更高的物理精度，以保证数据与现实世界的贴合度；更丰富的交互类型，覆盖刚体、软体、流体等复杂场景；更强的扩展性与稳定性，既支持科研中的微观动力学细节，也能满足产业应用的大规模仿真需求。

在这样的背景下，我们推出了面向具身智能的高精度通用物理仿真平台 「RoboMirage」。

「RoboMirage」具有以下核心特性：

• 全类型兼容的可扩展接触建模框架

支持刚体、1D/2D/3D 可形变体、多关节结构及各种机器人末端执行器的多样接触，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。

• 高精度、高真实感的多体动力学仿真能力

高精度、无穿透且时间一致性的接触力仿真，支持刚体、软体及复杂接触的强耦合动力学模拟（如复杂布料与机器人末端执行器的强耦合互动），可捕捉动静摩擦、细微力变化等微观动力学细节，其精度远超传统位置动力学模拟器，尤其适配机器人领域的复杂仿真需求。

• 工业级稳定算法保障

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，彻底解决穿模问题，可满足装配、抓取等工业级任务对仿真可靠性的严苛要求，为复杂场景提供持续稳定的运行保障。

• Pythonic 设计，简单易用框架设计

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。

• 先进的 GPU 驱动异构加速技术

深度 GPU 优化，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。

为了更直观地展示「RoboMirage」的强大能力，我们先来看看几个经典的魔术场景：

金属环悬挂在细绳上端，松开手指让它自由下落却又稳稳悬停；两根橡皮筋分别被双手两指撑起后交错，左右摩擦后一拉实现穿越；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……这些看似神奇的瞬间，实际上蕴含着物理世界中最微妙的力与平衡法则。

正是 RoboScience 的仿真物理平台「RoboMirage」，以高精度仿真技术复刻了魔术世界中这些复杂精妙的 Magic Moment。依托精准计算模型与百微米级控制能力，它将现实中的细微互动转化为可计算的物理过程，重新拓展了仿真技术的边界。

首先看经典魔术明日环（Tomorrow Ring）：「RoboMirage」可模拟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。

橡皮筋穿越魔术的仿真难点则在于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。

而实现对洗扑克牌仿真的核心挑战是，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，关键在于维持接触连续性、防止穿透。

至于抽桌布魔术的仿真则需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。

需要强调的是，虽然「RoboMirage」是我们打通 Sim-to-Real 路径的核心基础设施，但它并不构成我们数据生态的全部。

除了仿真生成的大量训练与验证样本外，我们的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。

换言之，我们既拥有高精度的仿真“基座”，又具备多源数据支撑的研发与验证体系——二者协同作用，有效缩小 Sim-to-Real Gap，加速算法向现实环境的稳健迁移与规模化落地。

此外，我们目前还完成了迄今最复杂、精度最高、步骤最多的具身操作任务——家具拼装。

模型读取说明书后即可启动拼装：深度理解零件结构逻辑，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，系统成功实现了高精度、高稳定性的拼装过程，无论是在零部件定位还是微小运动控制上均表现出卓越的能力。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，模型仍能自动恢复状态，接续完成后续拼装步骤。通过该框架，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。 

通过高精度仿真引擎与多源数据体系的协同，我们不仅在高复杂度具身操作任务（如全自动拼装家具）中实现了前所未有的稳定性与精确度，也为更广泛的现实应用建立了坚实技术基座。

接下来，我们将持续突破仿真精度、泛化能力与真实交互的一体化边界，让机器人能够在更多元、更开放的场景中自主感知、推理与执行任务。

我们相信，这一技术路线将加速具身智能跨越从实验室到现实世界的鸿沟，并催生全新的人机协作模式——让智能机器人真正成为人类生活与产业中值得信赖的伙伴与助手。

致谢：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。