仿真为智能体赋能的主流路径
思瀚产业研究院    2024-11-06

仿真软件有望实现大范围应用

主流的具身智能训练方法主要包括遥操作、动捕、大模型等。其中，单一的遥操作或动捕需由人类操作员直接控制，无法实现机器替人。

大模型和智能体深度融合，具备较强泛化型。在数据选择上，可采用仿真数据或真实数据。仿真通过构建虚拟环境生成大量数据，成本较低，适合在新的环境中大范围学习技能；利用真实数据能够形成细分场景的数据壁垒，但成本及获取难度相对较高。

遥操作（Teleoperation）能够直接有效解决工业、极端危险等应用场景的刚需，但无法实现机器替人。遥操作主要是通过专用设备将人类的动作直接迁移到机器人身上，再由机器人通过传感器收集数据，以达到双向反馈的目的。在该种控制方式下，机器人由人类操作员直接控制，人类用户负责高级规划或认知决策，而机器人负责下层的控制和执行，并通过触觉传感器来感知即将抓取的物体。通过遥操作系统，可以实现机器人的远程控制。

遥操作的优势在于能够精准、高效地模仿人类动作，并且实时捕捉传输关节角度、速度等关键状态信息，相比其他训练路径更为直接有效，且能够解决工业、极端危险等应用场景的刚需。但遥操作由人类操作员直接控制，数据采集成本较高；并且单纯依靠遥操作无法实现机器替人。

动捕能够将人类动作直接迁移到机器人身上，但同样无法真正实现机器替人。动捕一般是由演示人员穿好动作捕捉套装，衣服上的电位器通过数据线和电脑相连接，因此演示人员的的全身运动数据会被记录下来，供机器人学习。特斯拉在 2023年股东大会上展示 Optimus 的进展时，视频中工作人员穿戴动捕服进行演示，人类的动作能够直接迁移到机器人身上，机器人再通过传感器收集数据，以达到输入的目的。

动捕的优势在于人类的动作能够直接迁移到机器人身上，在实际训练中，动捕往往与遥操作结合使用，因此尤其适合人形机器人训练。但与遥操作类似，单一动捕无法真正实现机器替人。

大模型具备较强泛化性，仿真数据有望大范围应用。谷歌 RT 采用该种技术路径。谷歌在 RT-1 和RT-2 的框架上使用 X-Embodiment 数据集进行训练，该数据集包含在 22 个机器人上采集的能够完成16 万个任务的上百万条数据。其中，RT-1 充当小脑层级的控制器，由大模型负责顶层理解和指令分解，例如打开抽屉、将物体从抽屉里拿出来等。 RT-2 采取端到端路径，将语言、动作 tokens 进行对齐，微调后得到 VLA 模型，使得模型能够通过视觉输入和语言指令生成正确的动作标记序列。

大模型使机器人从 Model-Based 向 Learning-Based 转变，在解决复杂和高维度的运动控制问题上具备更高的上限。但是大模型的训练需要海量数据，按数据来源分类，可分为真实数据和仿真数据。真实数据效果最好，但需要耗费大量人力和硬件成本。仿真数据成本低，可以大规模获取，但通常存在 sim-to-real gap。

CAE 用于工业仿真模拟，国产化率正快速提升

CAE 属于研发设计类软件，用于工业仿真模拟。 CAE 软件分为前处理、求解器和后处理三大模块，其中求解器为 CAE 软件的核心。前处理过程中，用户在 GUI 为求解器提供/生成实际的几何模型和空间网格，选择物理模型和数值求解算法及其参数，并根据实际工况设置求解的边界条件；求解器是针对特定场景，如结构变形、液体流动等，用数字算法模型的方式实现对物理规律、数学原理的客观还原；求解结束后，后处理模块为客户提供可视化界面，对模拟结果进行提取、分析和多方式展示。

跨学科能力不断增强，国内市场规模快速增长。CAE 软件集成了物理学、数学、计算机科学和工程学等多领域的知识，随着其跨学科融合能力的不断增强，CAE 软件能够处理多物理场耦合问题，并提高产品研发的效率，并通过模拟和分析来优化设计来减少实际制造过程中的迭代次数。从而在汽车、航空航天、国防军工、电子装备等高端制造业中得到更为广泛的应用。根据 IDC 的中国核心工业软件市场预测，中国 CAE 软件市场规模将从 2021 年的 32.1 亿元增长到 2026 年的 74.8 亿元，5年复合增长率达到 18.4%。

专用领域抢占市场份额，国产化率快速提升。目前 CAE 软件国产化程度较低，根据 IDC 的《中国设计研发类工业软件之 CAE 市场厂商份额，2022：流水争先》，2022 年市场份额排名前三分别为Ansys、西门子和达索系统，均为国外厂商。但由于 CAE 软件涉及结构、流体、电磁、噪声等各类不同专业领域，头部厂商很难拥有全物理场的通用仿真产品，国产厂商加大投入，从专用领域抢占市场份额，国产化率持续提升。根据智研咨询的计算，CAE 国产化率从 2016 年的 7.0%增长至 2022年的 16.2%，同比增加 9.2 Pcts。

柔性、流体仿真具备较高技术壁垒。流体等具有高度的非线性特性，因此其运动和变形模式较为复杂，难以用简单的数学模型来描述；而柔性物体在受力作用下可能会发生大变形，因此需要仿真模型能够准确捕捉到这些变形，传统的小变形理论可能不再适用。因此在进行柔性、流体仿真时，对于算法的稳定性和收敛性大幅提升。

国内厂商如索辰科技在流体领域具备深厚技术积累，其 Aries通用流体力学仿真软件包含笛卡尔网格 CFD、非结构网格 CFD 等多种求解器，支持气动噪声、燃烧、多相、热辐射等多物理场仿真计算，已为航空航天、船舶海洋等领域提供多个解决方案。

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