在近20年AI发展的路线上，我们正站在⼀个前所未有的转折点。从早期的符号推理到深度学习的突破，再 到如今⼤语⾔模型的惊艳表现， AI 技术的每⼀次⻜跃都在重新定义着⼈类与机器的关系。⽽如今，具身智 能正在全面崛起。 MuJoCo （ Multi-Joint dynamics with Contact ）不仅仅是⼀个物理仿真引擎，它更是连接虚拟世界与现实世 界的重要桥梁。在具身智能的技术⽣态中， MuJoCo 扮演着⾄关重要的⻆⾊，它为机器⼈学习提供了⼀个 ⾼保真、⾼效率的训练环境。 当我们谈论机器⼈学习时，⼀个核⼼问题是：如何让机器⼈在不损坏昂贵硬件的情况下，快速掌握复杂的 运动技能？传统的⽅法是在真实机器⼈上进⾏⼤量试错，但这种⽅式不仅成本⾼昂，⽽且效率低下，甚⾄ 可能存在安全⻛险。MuJoCo的出现彻底改变了这⼀现状。 通过 MuJoCo ，研究者可以构建⾼度逼真的虚拟机器⼈和环境，让 AI 系统在仿真中进⾏数百万次的试验 和学习。这种⽅法的优势是显⽽易⻅的：⾸先，仿真速度可以⽐现实时间快数百倍，⼤⼤加速了学习 过 程；其次，在虚拟环境中，机器⼈可以尝试各种极端情况⽽不⽤担⼼硬件损坏；最重要的是，通过精⼼ ...

行业交流群 - 交流群专注于sim2real及sim2real2sim技术在机械臂、双臂、四足、人形等领域的应用讨论 [1] - 群内严格禁止广告宣传，违规者将被拉黑清除 [1] - 群满后可添加指定微信并备注"sim2real加群"以获取邀请 [1]

具身智能技术发展 - 具身智能正在全面崛起 重新定义人类与机器的关系 通过结合语言理解与物理操作能力 实现从虚拟到现实的跨越[1] - 全球科技巨头如Tesla、Boston Dynamics、OpenAI、Google等均在布局具身智能领域 代表性产品包括Optimus人形机器人、Atlas、机械手和RT-X项目[1] - 该技术将革命性改变制造业、服务业、医疗健康、太空探索等多个行业 应用场景涵盖精密装配、手术协助、家庭服务及危险救援[1] MuJoCo技术核心价值 - MuJoCo作为物理仿真引擎 是连接虚拟与现实世界的关键桥梁 提供高保真高效率的机器人训练环境[4] - 解决传统机器人试错学习的高成本与低效问题 仿真速度可达现实时间的数百倍 支持极端环境下的无损训练[6] - 采用先进接触动力学算法 精确模拟机器人与环境交互 支持并行化计算、多模态传感器建模及长时间稳定仿真[6] - 已成为学术界与工业界标准工具 被ICRA、IROS、NeurIPS等顶级会议广泛采用 Google、OpenAI、DeepMind等公司均依赖其进行研究[8] 具身智能实战课程体系 - 课程设计六个递进式模块 每周聚焦特定技术目标 涵盖MuJoCo基础、强化学习、机器人控制、多智能体系统及Sim-to-Real迁移[13][16] - 包含六个实战项目：智能机械臂控制（六自由度模型与PID控制器）、视觉抓取系统（物体检测与光照模拟）、强化学习运动技能（抛接球/平衡控制）、自适应MPC控制、多机器人协作、Sim-to-Real迁移验证[19][21][23][25][27][29] - 采用PyTorch、Stable Baselines3等工具链 强调工程规范与调试技巧 项目均来自中国机器人企业实际应用场景[10][29] 技术能力与职业发展 - 学员将掌握MuJoCo仿真建模、强化学习算法设计、机器人控制理论及Sim-to-Real迁移等完整技术栈[32] - 职业路径包括机器人算法工程师（年薪30-150万）、AI研究工程师或仿真技术专家 产品经理方向年薪可达30-80万[35] - 课程采用离线视频教学与VIP群答疑模式 2025年7月15日开课 六周完成全部内容[37]

第一作者李文轩目前就读于国防科技大学计算机学院，硕士二年级，导师为徐凯教授，研究方向包括世界模型、可微物理仿真等。共同第一作者赵航，现为 武汉大学计算机学院博士后，博士期间导师为徐凯教授，研究方向为工业具身智能。本文通信作者为深圳大学胡瑞珍教授与国防科技大学徐凯教授。 在机器人操作中，物体运动往往涉及摩擦、碰撞等复杂物理机制。准确的物理属性描述可以实现对物体运动结果更准确的预测，并提升机器人在操作技能学 习中的表现。 然而，一般用于训练机器人操作策略的仿真交互环境，其物理属性与真实环境往往存在明显差异且难以校准，机器人控制策略的虚拟到现实迁移 （Sim2Real）一直是困扰社区的问题。 为解决上述问题，国防科大、深圳大学、武汉大学团队提出 PIN-WM（Physics-INformed World Models）——一种物理驱动的世界模型。 论文标题： PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation 基于可微物理和可微渲染，PIN-WM 以真实世界运动结果为监督信号，可以从视觉观测中直接辨识刚体物理属 ...

以下文章来源于科技狐 ，作者老狐 日入过万。 作者 | 老狐 来源 | 科技狐 (ID：kejihutv) 宇树科技的机器人效应，正从春晚舞台蔓延至商业市场。第一批抢到宇树机器人的人，已经赚钱了。 2 月 12 日，宇树科技的 H1 和 G1 人形机器人在京东线上首发开售。其中，G1 起售价 9.9 万元，H1 起售价 65 万元，不过现在 都处于售罄无货阶段。 科技狐 . 一家专注科技互联网领域，每日分享科技、数码、汽车、商业、TMT、AI 的新媒体。 然而，由于现货稀缺，即使直接向宇树订购，交付周期也普遍需要 2 个月。 抢到机器人的买家迅速嗅到了商机，纷纷转向二手市场。 社交平台和二手交易网站上，涌现了大量宇树机器人租赁商家，单台日租金高达 5000 元至 1.5 万元，且档期紧张，甚至出现 " 一 机难求 " 的局面。 这一价格通常包含本地商家运输到场、操作员全天协同护航的费用，不收押金。 如若不需要操作员，部分商家则要求收取高额押金。 如果按照日租 1 万元的价格，低配版的 G1 确实差不多 10 天就能回本。 难怪有人感慨：" 这真是一门好生意。" 继宇树 H1 机器人在春晚《秧 Bot 》中扭出 ...

以下文章来源于晚点Auto ，作者晚点团队 文丨王与桐 晚点Auto . 编辑丨程曼祺 从制造到创造，从不可能到可能。《晚点LatePost》旗下汽车品牌。 今年 5 月，一批身高 1.72 米的新工人来到美国得州工厂上班，他们负责把一粒粒圆柱形的 4680 电芯从传 输台上码放到面前的红色盒子里。他们不算熟练，甚至动作迟缓、笨手笨脚。但这批工人是 Optimus，特 斯拉 2022 年发布的人形机器人，一切不一样了。 "完美的使用场景""进步神速""失业警告"，在特斯拉释放的机器人工作视频下，人们的评论有惊叹，有担 忧。 银河通用的 Galbot 在捡垃圾，它没有双腿，而是可折叠的单腿 + 轮式底盘。 获取足够多的数据是具身智能发展的难点，特斯拉、Google 都选择用 "遥操" 采集数据，即让真人戴上一 些采集设备来完成机器人要学的动作。王鹤觉得这样算不过账："Google 做十几万条数据，就用了十多个 月、花费巨大。" 银河通用选择 all in "Sim2Real（从仿真到真机的迁移）"，即主要依靠合成仿真数据。 美国的人形机器人公司钱多、胆大，王鹤的一个观察是，这让他们没有严格地寻找 PMF（Pro ...