光輪智能聯手國際巨頭，打通機器人仿真校準鏈路

（來源：工人日報）

本報訊（記者姜雨晴）機器人學「插網線」，為什麼總插不準？問題不在「腦子」，而在「手感」——仿真里學到的物理，和真實世界的物理對不上。近日，光輪智能與全球芯片設計軟件龍頭新思科技聯合發佈具身智能仿真的最新成果——由光輪智能主導定義並跑通技術鏈路，在工業接觸任務中實現CAE（工程仿真）精度的機器人任務級仿真校準。該任務由新思科技旗下的Ansys Motion多體動力學軟件提供部件的CAE數據和力學分析，光輪智能SimFoundry自動化仿真系統負責真實測量、物理建模與自動化校準。

光輪智能產品策略總監何仲介紹，所謂機器人「插網線」，簡單來説就是讓機器人像人一樣，把網線水晶頭準確插入網口。這一操作看起來簡單，實際是檢驗精細操作、力控和仿真物理精度的一個代表性任務。

一個案例最能説明問題。何仲介紹，在RJ45網線插入任務中，初始模型怎麼都匹配不上真實插入力。Ansys Motion分析發現，這是由於插頭內部金屬觸點形變帶來額外阻力。經過數據反饋后，Ansys Motion提供CAE相關數據，SimFoundry進行自動化校準，結果最差軸向力曲線歸一化誤差降低91.7%，仿真環境中機器人插入線纜任務順利完成。何仲表示，這一數字的意義不在單點精度的提升，而在於工業CAE沉澱數十年的接觸與形變機理，第一次被轉化為機器人任務級仿真的可校準物理依據——而這條轉化鏈路，由中國團隊定義並跑通。

何仲介紹，支撐這一操作的，是光輪智能「求解—測量—生成」三位一體全棧自研的SimFoundry仿真底座：通過真實實驗採集摩擦、剛度、形變、接觸力等參數，把經驗估算變成可追溯的物理證據；再處理剛體、柔體、顆粒與動力學響應；最后基於OpenUSD（開放通用場景描述）和SimReady（仿真可用資產標準）管線，自動生成經過物理驗證的資產與任務。整套校準由Agentic智能體工作流自動執行。工業級校準從依賴專家手工調試，走向可規模化複製的自動化能力。

這不是孤立突破。在標準層，光輪智能是國際物理AI標準Newton仿真技術委員會唯一中國企業，參與定義下一代仿真技術標準；在工程鏈路層，今年7月，光輪智能已與西門子共建工業級Real2Sim基礎設施。從標準到工程實踐，中國團隊已進入全球物理AI基礎設施核心協作圈。

「具身智能的競爭，表層看是模型與數據，底層看是物理真實性與工程驗證能力。」何仲表示，這一次，中國團隊補上的不只是一個精度指標，更是具身行業走向工業化的物理底座。