崔汉青：物理仿真如何加速具身智能产业落地
当人工智能从数字世界迈向物理空间，一个核心挑战随之浮现：如何为驱动机械臂、指挥农机的AI系统，提供足以应对现实复杂性的高质量数据？物理世界的运行逻辑，又该如何被精确地数字化？
这一挑战真实而紧迫。传统大模型的训练依赖于互联网的公开数据，但对于需要与实体环境交互的具身智能而言，此类交互数据极为稀缺。谋先飞（Motphys）创始人兼CEO崔汉青在第九届数字中国建设峰会上明确指出，数据瓶颈已成为AI产业化必须跨越的首要障碍。
同样，工业领域对数字孪生的需求长期存在，但许多实践仍停留在视觉呈现层面，未能深入复现物理规律。国机数科总架构师、智能工业事业部总经理殷飞龙指出，这正是当前的产业痛点。具身仿真技术与产业场景的深度融合，为技术方与场景方提供了关键的结合点。
跨越虚实鸿沟：仿真技术如何解决AI训练的数据短缺
当前行业主要尝试两种路径：在真实场景中采集数据，或在虚拟环境中生成数据。前者受限于高昂的成本与有限的效率；后者则长期面临仿真精度不足的困境，导致虚拟数据无法有效迁移到现实应用。
精度短板真的无法突破吗？关键在于找到推动产业应用的临界点。或许仿真永远无法达到100%的真实，但当逼真度提升至90%甚至95%时，仿真数据的优势将全面释放——它无需人力介入，可依托算力进行大规模并行生成，快速产出海量、多样化的训练样本。
基于这一判断，谋先飞选择了从底层物理引擎切入的技术路线。以自研的MotrixSim物理仿真引擎为核心，公司构建了覆盖具身智能全链路的产品矩阵：支持强化学习的MotrixLab训练平台、用于3D资产快速构建的MotrixGen生成工具，以及实现虚实联通的Real2Sim2Real合成数据管线。
这条技术路线近期获得了学术界的权威验证。清华大学智能产业研究院DISCOVER Lab联合谋先飞等机构研发的新一代国产仿真器GS-Playground，被机器人顶会RSS 2026录用。这标志着，我国在具身智能仿真的视觉保真度与训练吞吐量两大核心指标上，已达到国际领先水平。
GS-Playground的核心物理引擎正是谋先飞的MotrixSim。崔汉青透露，在相关论文的对比实验中，MotrixSim在接触密集场景的精确性、高复杂度场景的并行扩展能力，以及与视觉渲染协同的资源效率方面，相较于MuJoCo等国际主流仿真器，展现出显著优势。
当然，MotrixSim的愿景不止于打造高性能仿真器。其长远目标是以高性能仿真为基础，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高质量训练数据稀缺的难题，为机器人从仿真走向大规模实地部署提供数据基础设施。同时，它致力于解决科研人员在仿真中遇到的实际工程问题，降低高保真仿真的使用门槛，让研究者更聚焦于算法创新。
深耕产业场景：以数据闭环驱动农业与工业智能化
将视角转向产业一线，工业与农业成为仿真技术落地最关键的两大领域。其中，农业场景的挑战尤为严峻。机器人需要应对自然环境，土壤、作物等非刚性且动态变化的对象，其仿真模拟难度远高于工业场景中的标准刚体。
但挑战背后是明确的刚性需求。农业机械智能化是确定性极高的方向。本质上，农机也是一种广义机器人，它需要通过海量试错来训练自主作业的“手感”与决策能力，而这种规模的训练几乎必须依赖仿真环境支撑。目前，谋先飞已在水果采摘等细分农业场景中开展试点探索。
如果说农业场景检验的是仿真技术的复杂度上限，那么工业场景则直接考量其降本增效的经济价值。当前，仿真在工业端的应用仍处探索阶段，其核心价值在于大幅降低试错成本。在仿真环境中更换机器人型号是零成本的，无需采购真机；调试抓取、装配算法也仅消耗算力，无需停产或重建产线。
这意味着，企业可以在虚拟环境中，将不同品牌、不同构型的机器人置于同一任务下反复测试，直至找到最优方案，再进行实体部署。更重要的是，一旦在实际部署中发现任何问题，都能通过“数据闭环”反馈至仿真模型进行优化。每一次这样的迭代，都会提升仿真精度，形成自我强化的正向循环。
谋先飞与国机数科的战略合作，正是基于这一产业判断加速推进的。今年4月，双方签署战略合作框架协议，聚焦工业场景下的具身智能仿真训练与应用落地。崔汉青介绍，合作将聚焦制造业密集的长三角地区，沿三条主线展开：一是依托国机数科在长三角的工业网络，建设可直接服务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；三是针对工业机器人训练验证与仿真评估需求，输出联合解决方案，并从长三角起步，逐步服务全国工业客户。
殷飞龙进一步阐释了合作内涵：此次合作立足国机数科的工业场景资源与行业网络，以真实工业环境为锚点，以谋先飞MotrixSim仿真引擎为技术底座，输出全链路仿真能力。目标是实现真实工业场景的高保真仿真还原，再以仿真数据反哺现实世界的优化与决策，最终形成从场景数字化、仿真训练、策略验证到实体落地的完整闭环。
对于这种“技术方+场景方”的协作模式，殷飞龙视其为生态合作的必然。具身智能的核心竞争力，往往不在于硬件单点突破，而在于驱动其智能的数据与训练体系。国机数科与谋先飞的协同，恰好补全了从真实场景到仿真数据，再回归真实应用这一产业链的关键环节。
伴随合作深化，谋先飞的技术体系也在加速国产化适配。目前，MotrixSim引擎已先后完成鲲鹏COMPATIBLE兼容性认证与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运行奠定了基础。
展望未来，一个清晰共识正在形成：中国是具身智能发展的最佳土壤。因为机器人的供应链在这里，应用机器人的丰富场景也在这里。但必须清醒认识到，机器人产业落地无法一蹴而就，行业需要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基础设施，推动仿真技术与产业需求深度咬合，才是加速智能经济新形态成熟的关键。