索辰机器人全参数一体化设计与仿真训练平台
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全链路
设计-仿真-训练贯通
多求解器
后端灵活切换
全参数
几何材料载荷统一管理
多模态
RGB/深度/力/触觉数据
⚠️行业痛点与挑战
🔍设计与仿真链条断裂
CAD 模型导出转换后仿真，参数变更无法自动同步，一轮设计迭代就要重走一遍数据搬运。
⏱️Sim2Real 落差难收敛
仿真环境的足地摩擦、柔性抓取等物理过程精度不足，策略上机即失效，反复回炉训练。
🧠多学科工具来回切换
流体、结构、声学、电磁分属不同软件，机器人研发要在多套体系间频繁切换口径。
🔗实时性与高精度难兼得
高精度 CAE 引擎算得准但达不到实时，实时引擎的物理保真度又不够训练使用。
📉示教数据获取昂贵
真实机器人的操作轨迹采集成本高，数据量远撑不起有效训练。
🚧研发门槛高企
建模、仿真、训练全流程依赖稀缺的复合型人才，团队协作与知识沉淀困难。
🎯产品定位与核心价值
平台以合成数据「行者」体系为核心，覆盖机器人设计、CAE 仿真与强化学习训练的完整研发链条，在数据底层完成结构统一，用全参数化与一体化把格式转换与数据搬运的损耗归零，让物理AI以高精度物理模型、实时计算与强泛化能力，打通环境、交互对象与行为三要素的物理保真。
💡参数贯穿全流程
几何、材料、载荷与域随机化参数统一管理，设计变更自动同步到仿真与训练环节。
🔁物理保真三要素
环境、交互对象与行为的物理保真由高精度CAE内核与物理AI共同保障，Sim2Real落差系统性收敛。
🧷AI Agent降门槛
自然语言驱动建模与仿真操作，非仿真专家也能完成工程级分析设置。
⚙️核心能力详解
🧮CAD-CAE 一体化
前处理直接在参数化 CAD 模型上完成，无需导出与格式转换，建模与仿真同源一体。
🧱全参数统一驱动
几何、材料、载荷、域随机化参数统一管理，设计变更自动同步至训练与渲染环节。
⚡多学科仿真求解
流体力学、结构力学、声学、电磁学多求解器后端按需调用，支持多引擎协同仿真。
📊EarendelGym 训练引擎
全参数化域随机化训练，多求解器后端灵活切换，物理AI融合提升策略泛化能力。
🌐多模态合成数据
产出涵盖视觉、深度、动作、力觉与触觉的标注数据，3D 场景重建与系统辨识缩小 Sim2Real 差距。
🔧AI Agent 辅助操作
自然语言驱动建模与仿真流程，降低工具使用门槛，加速团队协作。
📐技术规格
| 产品形态 | 机器人设计与仿真训练一体化平台（软件系统） |
| 研发链路 | 机器人设计 → CAE 仿真 → RL 强化学习训练 |
| 核心理念 | 全参数化 + 一体化，底层统一数据结构 |
| 参数体系 | 几何、材料、载荷、域随机化统一管理 |
| 求解能力 | 流体、结构、声学、电磁多求解器后端切换 |
| 训练引擎 | EarendelGym 全参数化域随机化训练 |
| 合成数据 | RGB、深度、动作序列、力觉、触觉多模态标注 |
| AI 辅助 | 自然语言驱动的建模与仿真 Agent |
| 适配方向 | 具身智能、人形机器人、工业机器人研发 |
🏭典型应用场景
✈️人形机器人研发
从结构设计、关节动力学仿真到步态策略训练一条链完成，设计参数与训练参数始终同源。
🚗工业机器人作业开发
抓取、装配等操作策略在高保真物理环境训练，柔性物体与接触过程精细建模。
🔋移动机器人环境适应
域随机化覆盖多样化工况，训练出的导航与运动策略对真实环境扰动更鲁棒。
🌊示教数据扩增
从少量示教数据出发批量扩增操作轨迹，训练数据获取成本大幅下降。
🏗️无人机抗风策略训练
抗风飞行策略在物理保真环境中反复打磨，风速扰动下的控制表现可预期。
🚢水下机器人研发
水下航行过程的高精度物理建模支撑推进与操控策略训练。
🏆典型应用案例
📦
操作策略 Sim2Real 收敛
某机器人操作任务以多模态合成数据加域随机化训练，策略从仿真迁移到真机的成功率显著提升，回炉训练次数明显减少。
🛫
设计训练一体化迭代
机器人构型调整后参数自动同步至训练环境，设计-训练迭代周期从跨系统协作的数周压缩到平台内闭环的数天。
🏭
示教数据低成本扩增
以少量真实示教为种子批量合成操作轨迹，训练数据规模扩展数十倍，策略泛化能力同步改善。
🔌接入方式
🖥️既有CAD体系衔接
支持主流CAD格式的参数化模型导入，设计资产平滑迁移。
☁️训练框架对接
训练引擎与主流深度学习框架衔接，自研算法模块可插入训练链路。
🤝真机部署链路
训练完成的策略经标准接口部署至真机控制体系，支持灰度验证。
🧩生态协同与能力底座
🧩世界物理模型协同
与索辰世界物理模型能力联动，为训练环境提供深层物理推演支撑。
🔗CAE产品线支撑
多学科求解能力源自索辰CAE体系，求解器能力持续共享演进。
🌱具身智能生态
面向机器人整机厂、具身智能创业团队与科研机构输出研发底座。
🚀产品差异化特点
🌟全参数一体化路线
以统一数据结构贯通设计到训练，消除格式转换损耗，这是与工具拼装方案的根本差异。
🆚高精度与实时兼得
物理AI让高精度物理模型达到实时计算能力，训练环境的物理保真度与效率不再二选一。
🧬物理直觉注入
以高精度物理模型与知识训练具身智能，策略的物理合理性显著优于纯数据驱动方案。
✅最佳实践
📝
以迁移落差为指标
把 Sim2Real 成功率作为环境保真度的核心度量，定向补强落差大的物理环节。
🔄
域随机化梯度推进
随机化维度从关键扰动起步逐步扩展，避免训练环境与真实分布偏离过远。
🎯
设计训练同步迭代
构型变更即时反映到训练环境，让硬件迭代与策略进化同频推进。
📈
数据资产模块化
合成数据按任务族沉淀复用，新任务从既有数据资产冷启动。
🗺️企业落地路径
1️⃣
研发链路盘点
梳理机器人研发流程中的设计、仿真、训练环节与数据流转现状。
2️⃣
平台化迁移
将机器人模型与参数体系迁移至一体化平台，打通设计到训练链路。
3️⃣
训练验证迭代
开展域随机化训练与真机迁移验证，收敛Sim2Real落差。
4️⃣
规模化复用
沉淀任务族数据资产与训练模板，扩展至多机型多任务场景。
💬常见问题 FAQ
Q1：一体化平台与工具链拼装相比优势在哪？
拼装方案在格式转换与数据搬运上损耗大量精力且易出错，本平台从底层统一数据结构，设计参数全流程自动同步，迭代效率数量级领先。
Q2：训练环境的物理精度如何保障？
多学科求解能力源自高精度CAE内核，物理AI进一步让高精度模型具备实时计算能力，接触、摩擦等关键物理过程精细建模。
Q3：支持哪些机器人类型？
人形、工业机械臂、移动机器人、无人机与水下机器人等类型的研发训练均适配。
Q4：团队没有仿真专家能用起来吗？
AI Agent 支持自然语言驱动建模与仿真设置，工程团队经引导即可完成标准分析流程。
Q5：企业如何选型与接入？
建议先以单一机型的典型任务验证训练链路价值。云巴巴可协助完成选型评估、数据迁移与部署规划。
📄信息来源与免责声明
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