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]

文章核心观点 - 跨维智能于2026年初开源了全球首个完全使用合成数据训练并能在真实世界零样本部署的具身智能工具链EmbodiChain，这标志着具身智能领域迎来了类似大语言模型ImageNet时刻的范式转变，有望开启一个数据平权的时代 [1][2][3] 具身智能的“ImageNet时刻” - 传统机器人训练面临数据稀缺、成本高昂、难以泛化的三重困境，真实数据采集耗时耗力且有安全风险，仿真数据存在“虚实鸿沟”，不同机构数据格式不一形成“数据孤岛” [4] - EmbodiChain构建了“造梦-学习-验证”的完整闭环，无需原始真机 [5] - 第一阶段（Real2Sim）支持两种数据生成路径：基于语言描述的DexGen可自动生成仿真场景，基于动作轨迹的DexDyna可将真实操作视频转化为可仿真的动作序列 [6][7] - 第二阶段（Sim Data Scaling）基于少量“种子”场景，通过生成式仿真技术实现百万级数据扩增，在任务、资产、场景、技能四个维度进行智能扩展 [9] - 第三阶段（Sim2Real）训练完成的模型可直接部署到真实机器人，实现零样本迁移，通过大规模域随机化策略使模型聚焦任务本质特征 [9] - 该范式使机器人可以完全依靠100%合成数据习得技能并在真实世界完美执行，打破了仿真数据必须与真实数据混合使用的行业潜规则 [9] 世界模型之争：从“视频生成”到“物理仿真” - 2025年，“世界模型”成为具身智能领域热门概念，技术路径出现分野 [10] - 一类是基于视频生成的世界模型（如Sora后续发展），能生成逼真视频但缺乏三维结构和物理规律支撑 [10] - 另一类是基于3DGS（三维高斯泼溅）表征的技术（如GSM），适合娱乐应用但难以实现精准的物理属性仿真 [11] - 跨维智能走第三条路：基于生成式仿真和GS-World物理模型生成的世界模型，不仅生成视觉场景，更构建严格符合牛顿力学定律的虚拟物理世界 [11] - GS-World被称为“世界模型2.0”，物体具有基于建模而来、可计算、可优化的质量、摩擦力、碰撞、形变等物理属性 [11] - 基于物理仿真的世界模型能直接输出可在工厂、仓库、家庭中实际工作的机器人策略，而视频生成的世界模型难以转化为真实技能 [12] 数据平权：打破巨头垄断的“武器” - 当前高质量机器人数据被少数巨头垄断，构建了难以逾越的数据壁垒，初创公司和小型研究机构几乎无法参与竞争 [14] - 如果模型训练仍需1%真实数据，则每个新场景都需搭建真实环境采集数据，无法解决高效低成本商业落地的核心问题 [14] - EmbodiChain的开源是一场数据平权运动，将曾经只有巨头才能负担的数据生成能力免费提供给整个行业 [14] - 这种平权可能重塑行业生态，大公司难以凭借数据积累建立护城河，小团队有机会在特定领域突破，学术界与工业界的差距可能迅速缩小 [14] - 投资于大规模真机数据采集的路线，可能在新范式面前失去优势 [14] Efficiency Law：机器人领域的新“摩尔定律” - 大语言模型的Scaling Law（规模定律）在机器人领域遭遇挑战，因为物理交互数据获取成本极高，难以实现互联网规模的数据积累 [17] - 跨维智能提出了适用于机器人的Efficiency Law（效率定律），指出在有限时间内，决定具身模型性能上限的关键变量是高质量数据的生成速率 [18] - EmbodiChain是验证Efficiency Law的首个高数据生成速率引擎，通过GPU并行与Real2Sim技术最大化数据生成效率，将行业从Data-Driven（数据驱动）推向Engine-Driven（引擎驱动）的新范式 [20] - 这种转变的意义不亚于从手工制造到自动化生产的工业革命 [20] - EmbodiChain是GS-World（生成式仿真世界模型）的底座，GS-World的终极形态是机器人的完整演化场，机器人的形态、感知系统、能源系统都可以在物理引擎中协同演化 [21] - 预测2026年世界模型，尤其是基于三维物理的世界模型会非常火爆 [22] 商业落地：从百台出货到行业赋能 - 跨维智能的人形机器人已实现批量出货，主要应用于基于上肢操作的商业服务吧台场景 [24] - 2025年8月开始批量出货，如今超过百台，营收近亿元 [24] - 公司不仅销售机器人本体，更提供从数据生成到模型训练的工具链，本质是卖给客户一个能够产生模型的能力 [24] - EmbodiChain提供的是一种元能力，即生成数据、训练模型、部署应用的全栈能力，客户可用其解决特定问题 [24] - 该模式灵活且具扩展性，可通过调整优化目标满足工业场景的高成功率、商业场景的低成本、服务场景的良好人机交互等不同需求 [25] - 开源EmbodiChain是生态建设的开始，旨在通过构建标准化、共享的基础设施来迎接具身智能的“ImageNet时刻” [26]

行业背景与核心瓶颈 - 大语言模型遵循Scaling Law，但该定律在机器人/具身智能领域失效，核心瓶颈在于高质量交互数据的极度稀缺与昂贵[1] - 行业数据采集范式正朝着更低成本、更便捷的方向演进，从昂贵遥操设备发展到无需佩戴手套、仅凭双手演示的方案[2] - 然而，即使是最极致的物理采集效率，仍受限于物理时间和人力成本，无法匹配大语言模型训练所需的“互联网级”数据规模，这成为具身智能发展的最大桎梏[3] 核心理论：效率定律 - 跨维智能团队提出，在具身智能中，一个被忽视的关键变量是**数据生成的速率**，智能的进化存在一个“逃逸速度”[5][6] - 在大语言模型时代，数据是“存量”，重在清洗；在具身智能时代，数据必须是“增量”，必须具备“创造”数据的能力[7] - 当数据生成速率太慢时，模型参数再大也无济于事；只有当数据生成速率超过临界值，数据像自来水一样源源不断时，模型性能才会随参数量增加而线性释放[8] - 突破瓶颈的关键在于构建一个能够**超高速、自动化生成物理现实的数字世界**，即生成式仿真世界模型[9] 解决方案：EmbodiChain平台 - 跨维智能开源了EmbodiChain，作为通往生成式仿真世界模型的基石，它旨在重构具身智能的学习范式[13] - EmbodiChain的核心假设是：仅凭100%的生成式仿真数据，只要生成速率突破临界点，机器人就能在真实世界中涌现出超越当前最优水平的泛化能力[13] - EmbodiChain的本质是一台将数据生成速率拉满的数据和模型制造引擎，开启了具有物理真实性的数据的批量制造，不再依赖对真实世界的有限采样[15] 三大核心科学难题与攻克 - **难题一：数据生产自动化**。需解决如何仅凭少量先验就在数字世界中自动重建、生成海量且物理一致的场景与任务[16] - **难题二：打破“虚实鸿沟”**。需解决如何在不依赖或尽量少依赖真实数据微调的情况下，让模型习得适应真实世界噪声与动态变化的鲁棒策略[16] - **难题三：突破数据生成的“IO墙”**。训练需要亿级甚至十亿级的交互步数，需构建极致高效的数据流转机制，实现“在线数据流”，摒弃传统的“生成-存储-读取-训练”低效模式[16][18] - EmbodiChain作为去存储化的数字化流水线，通过**在线数据流**和模型自动生产线，让数据在生成的同时即被消费，无需落地存储，只在GPU内部高速运转，训练完即销毁[19][20][22] 技术路线对比与优势 - 当前存在两条路线：**视频生成路线**与**基于生成式仿真的世界模型路线**[24] - 视频生成路线存在“幻觉”问题，生成的画面缺乏长程时空一致性，且难以精确遵循动力学方程，不适合用于训练机器人[24] - EmbodiChain选择的是**基于生成式仿真的世界模型路线**，其理念是对世界状态进行预测与规划，符合物理规律[25][26] - 该路线的关键优势包括：**物理先验**（坚持3D、交互式、物理严谨的世界模型）和**特权信息**（通过让模型预测真实世界中不可见的精确掩码、空间关系等信息，迫使模型理解场景的几何本质）[30] 验证结果与核心能力 - 跨维智能进行了极端测试：**不使用任何真实数据训练模型**[27] - 训练出的Sim2Real-VLA模型在真实世界任务的操作成功率上，大幅领先ACT、Diffusion Policy等主流方法，展现了惊人的鲁棒性[28][38] - 即使更换桌布、移动物体、改变光照，模型依然表现稳定，甚至在某些任务中，由于去除了真实数据中易过拟合的背景噪声，表现比用真实数据训练更好[31] - EmbodiChain平台的核心能力体现在：**世界生成**（从极少真实样本提取先验，自动构建符合物理规律的3D场景）、**数据扩增**（自动进行视觉增强、物理参数随机化，并剔除无效采样）、**自我修复**（当仿真中失败时，系统自动生成修正轨迹，形成“失败-修正”的闭环学习）[29] 未来愿景 - EmbodiChain的开源只是一个开始，其愿景是成为每一位具身智能研究者的基础设施，让研究者无需再为采集几千条数据而进行繁重的遥操作，也无需为几十TB的硬盘存储发愁[34] - 未来的GS-World蓝图是一个引擎驱动的闭环路径，不仅环境与任务是生成的，机器人的策略和身体结构也会随着任务需求协同进化[39] - 最终目标是推动具身智能抵达“效率奇点”，让智能的未来不再受困于数据的匮乏[35][36]

产品发布 - 跨维智能于7月27日在WAIC 2025发布新一代人形机器人DexForce W1 Pro，该产品在机器人本体软硬件算法与开发工具链上实现全方位革新[2] - W1 Pro不同于实验室环境或展示用机器人，其核心零部件、机身构型、电路设计及控制算法实现深度耦合，具备产品级的高稳定性、高精度、高柔性与长时运行能力[2] 技术特点 - W1 Pro融合X-Wiz模块化多层次开发接口，借助EmbodiChain的数据扩增与生成能力，可自主完成高精度、高稳定性任务[3] - 主要技术包括：高精度纯视觉三维感知（自研双目传感器+通用感知大模型）、亚毫米级精准作业（谐波关节+全向底盘+灵活末端执行器）、具身智能新范式（Engine-driven Sim2Real VLA）[3] 应用场景 - 科研教育：提供高可控、高精度的VLA模型训练与机器人技能研究平台[5] - 家庭助理：可执行整理桌面、递送物品、辅助备餐等家务指令[5] - 商业服务：胜任展会、酒店、零售等场景的迎宾、导览和产品介绍[5] - 智能制造：完成产线上的高精度柔性装配、带操作巡检、物料分拣等复杂任务[5] 商业化进展 - 已在汽车零部件、新能源、3C电子、航空航天等50+细分行业实现通用级别落地，覆盖头部车厂、新能源电池厂商、果链厂商等知名客户[7] 软件升级 - 推出开源具身智能开发平台EmbodiChain，解决模型训练数据稀缺问题[9] - EmbodiChain通过数据生成与仿真引擎，将真实数据采集升级为低成本、大规模、可扩展的数据管线，支持离线和在线模式[10] - 该平台采用"引擎驱动"范式，构筑面向AGI的持续飞轮，部分代码实现将逐步开源[10] 战略方向 - 未来将聚焦三大方向：增强W1的环境感知鲁棒性、提升EmbodiChain的在线数据生成及训练效率、拓展W1的技能和落地场景[10] - 通过"硬件性能+软件生态"双轮驱动，持续拓宽具身智能边界[10]