核心观点 - 跨维智能正式开源全球首个基于生成式仿真世界模型的具身智能工具链EmbodiChain 该工具链能通过100%合成数据自动训练VLA模型并直接部署于真实机器人 实现零样本虚实迁移 旨在成为具身智能领域的基础设施 推动行业研究和应用加速落地 [1][3] 技术框架与创新 - 工具链核心为“以生成替代采集” 通过生成式仿真技术构建永不停歇的“在线数据流” 摒弃了传统“生成-存储-读取”的低效模式 [2] - 技术框架包含三大创新模块：1) 世界生成模块(Real2Sim与Gen2Sim) 可基于少量真实样本或语言指令自动生成物理一致的3D场景与任务环境 2) 数据扩增与自我修复模块 能随机化物理参数、增强视觉多样性 并在任务失败时自动生成修正轨迹 形成“错误-学习”闭环 3) 特权信息驱动 提供真实世界中不可见的“上帝视角”信息(如物体掩码、空间关系) 迫使模型理解物理本质 [2] - 与Sora等“视频生成式世界模型”不同 EmbodiChain坚持3D交互式、物理精确的生成式仿真路线 通过提供特权信息确保训练出的策略在真实世界中稳定可靠 [2] 性能验证与效果 - 为验证生成式数据的有效性 公司进行了极端测试：仅使用100%仿真数据训练Sim2Real-VLA模型 完全摒弃真实数据 [3] - 测试结果显示 该模型在真实环境中的操作成功率显著领先于ACT、Diffusion Policy等依赖真实数据的方法 且在更换桌布、移动物体等干扰下表现出极强的鲁棒性 [3] - 这一结果证明 生成式仿真数据不仅可行 甚至可能因避免过拟合噪声而优于依赖真实数据的传统方法 [3] 行业意义与公司规划 - 在大语言模型(LLM)领域 海量互联网文本数据催生了智能涌现 但这一成功范式在机器人领域难以复制 核心矛盾在于数据本质差异：LLM依赖存量数据清洗 而具身智能需要符合物理规律的增量数据 物理时间与人力成本限制了数据规模突破 [1] - EmbodiChain基于端到端自动化流程 融合生成式场景构建与智能体技能探索 打造“仿真-训练-部署”高效闭环 其首创的任务场景与训练数据自动化生成技术 可将高质量训练流程的构建时间从数月缩短至数天 [1] - 工具链构建了覆盖自动场景生成、技能发现到真机验证的全链路评估体系 为具身智能模型的实用化提供了完整开源基准 [1] - 公司后续将逐步释出由EmbodiChain自动训练的VLA基座模型及多个具体任务的示例 为社区提供标准化基础设施 [3] - 公司目标是将EmbodiChain打造为具身智能领域的“水电煤” 让研究者摆脱数据采集的体力劳动与存储压力 [3]