从 “实验室精准” 到 “真实场景落地”，具身智能差在哪？无问智科用数据合成引擎与仿真破局

2025-12-18 13:52 780

摘要：

当人形机器人在实验室里稳稳拿起指定位置的水杯，到了真实家庭中却因茶几上杂物遮挡而 “手足无措”；当工业协作机器人能精准抓取流水线上固定摆放的零件，面对车间里临时调整的物料位置就频频 “失误”—— 这些 “实验室里的顺风顺水，真实场景的磕磕绊绊”，正是当下具身智能行业普遍面临的尴尬处境。

随着具身智能的加速迭代，市场对 “能懂环境、会灵活交互、可适应变化” 的机器人需求越来越迫切。但热闹的赛道背后，研发团队却常被三大难题卡住脚步：真机采集需要反复调试设备，搭建场景，忙活半天却发现有效数据寥寥无几；好不容易在虚拟环境里把模型训练成 “熟练工”，到了真实世界却因为物理规律差异而频频 “翻车”；更头疼的是，想快速迭代模型时，却因为缺乏大规模、高保真的训练场景，只能在有限的数据里 “打转”，进步缓慢。

这些难题，说到底都指向具身智能落地的核心瓶颈：高质量交互数据稀缺、高保真场景构建能力不足、虚拟与现实（sim2real）脱节。而浙江无问智行科技有限公司（简称“无问智科”）正是瞄准这些行业痛点，以 “由点到线再到面” 的渐进式技术路线，构建起具身智能数据合成引擎与仿真平台，为行业提供从基础资产搭建到训练验证的全链条解决方案。

三大核心研发模块，筑牢具身智能 “数据基座”

无问智科的技术布局不是空中楼阁，每一步都围绕 “解决实际落地难题” 展开，具体拆分为数字资产建设、交互场景泛化、训练测试场构建三大模块，而且每个环节都配套了多维度质量评估系统，确保输出的技术能力能真正适配行业需求。

数字资产建设：让 “数字世界” 有足够多的 “真实素材”

具身智能要学会和世界交互，首先得有 “交互的对象”—— 也就是高质量的数字资产。无问智科搭建了物体、场景、运动三大资产生成管线，从 “人” 到 “物” 再到 “环境”，实现全维度覆盖，为后续的场景构建和训练打下基础。

在运动资产方面，无问智科以 “人” 为核心打造特色化资产：这些人体运动资产既能作为具身场景的动态背景，比如家居场景里走动的家庭成员、工业场景里作业的工人，也能通过 “动作重定向” 技术，把采集到的人体动作直接应用于人形机器人。为了实现这一点，无问智科构建了完整的技术链路：从人体解析-精准识别关节关键点、深度、表面法线等细节，到动作模仿 -采集一套目标动作轨迹，就能驱动不同身高、体型的数字人或机器人模型，再到动作生成，最终实现运动资产的灵活扩展 —— 比如一套 “整理桌面” 的动作，能快速适配不同型号的人形机器人。

图人体解析

在场景与前景资产上，无问智科采用 “生成式模型 + 后处理修正” 的组合拳提升效率：高斯场景资产能复现多样化环境，从不同户型的客厅、卧室，到布局各异的工业车间，前景资产则覆盖日常家具如五斗柜、椅子等、工业零件等高频交互对象。这种方式既保证了视觉上的高保真，比如确保木材的纹理、金属零件的光泽都贴近真实，又避免了传统手工建模的低效，为后续场景构建储备了充足的 “素材库”。

交互场景泛化：让“虚拟训练” 能覆盖 “真实复杂”

真实世界的场景从来不是 “标准化” 的 —— 家里的沙发可能今天靠这边、明天移那边，车间的物料可能上午堆在 A 区、下午调到 B 区。想要让智能体适应这种 “不确定性”，就必须具备场景泛化能力。无问智科针对不同训练阶段的需求，设计了两条核心路线：

gen2sim 路线：面向 “预训练” 阶段，通过自动化程式大批量生成结构化场景资产。比如需要训练家居机器人 “整理桌面”，gen2sim 能快速生成上千种 “桌面物品摆放方案”，杯子、文件、钥匙的位置随机变化，甚至加入不同形状的杂物，大幅降低数据获取成本，让模型在大规模数据中快速学习基础的交互逻辑，不用再依赖人工逐个搭建场景。

图 gen2sim批量生成场景资产

scan2sim 路线：聚焦 “后训练” 阶段，主打 “真实场景复刻”。通过采集真实环境数据，比如某户家庭的客厅、某间工厂的车间，再用生成式技术构建高保真可交互资产 —— 这意味着虚拟场景里的家具位置、物料摆放、甚至墙面的平整度，都能与真实环境高度一致。

此外，无问智科还搭建了联合渲染引擎，将人体运动驱动与场景高斯重建结合，将人体运动驱动与场景高斯重建深度结合，不仅能实现数字人在虚拟空间的自然交互，更形成成熟的行业交付案例 —— 此前已为浙江某人形机器人公司完成办公室场景的动静态联合渲染开发。该项目中，团队不仅精准复刻了办公室的静态细节，从办公桌椅的材质纹理、到会议室的空间布局、地面反光效果，均与真实场景高度一致；更融入了动态交互元素，比如模拟办公人员的日常行动轨迹、办公用品的随机摆放变化。同时支持视觉与激光雷达模拟，可输出深度信息和点云数据，为人形机器人感知模型迭代提供关键数据支撑。这一方案让场景构建周期从 2-3 个月压缩至 2 周，效率提升 80% 以上，同时助力机器人真实办公场景任务完成率提升 40%，模型迭代周期缩短近一半。

训练测试场构建：让 “虚拟练习” 等于 “真实实战”

解决了 “素材” 和 “场景”，接下来的关键是 “训练环境”—— 如果虚拟环境的物理规律与现实不符，再丰富的场景也只是 “花架子”。无问智科的训练测试场，核心亮点正是能 “还原真实物理世界” 的物理仿真引擎。

这款引擎能精准模拟现实中的物理规律：从刚体碰撞比如机器人手臂碰到桌子的反弹力度，到柔体变形比如抓取布料时的褶皱形态，再到流体晃动比如水杯倾斜时水流的轨迹，甚至包括不同材质的摩擦力，像金属零件和塑料零件的抓取手感差异，以及重力对动作的影响，比如举高重物时手臂的受力变化。如视频中所示，机械臂能稳定 “拧开不同松紧度的瓶盖”，微波炉门的 “开关阻尼感” 和现实中几乎一致，杯中水晃动的轨迹完全符合流体力学规律。

有了这样的引擎，智能体在虚拟环境中的 “练习” 就相当于 “提前适应真实世界”：不仅能避免实体训练中硬件损耗的问题，即便机器人抓取易碎品时失误，虚拟环境中也不会造成实际损失；更能通过优化物理材质参数、接触模型等方式，缩小 “虚拟仿真” 与 “真实操作” 的差距，让模型落地时的 “适配成本” 大幅降低。比如在虚拟中训练好的 “递水杯” 动作，到真实家庭场景中只需微调就能稳定执行。

以技术落地为导向，诚邀同行者共拓具身未来

目前，为了进一步推动技术落地和迭代，无问智科正面向行业招募核心人才：无论是擅长 3D 高斯渲染、AIGC 模型生成，还是深耕刚体动力学、流体模拟，只要对具身智能有热情、想解决实际行业难题，都能在这里找到发挥空间。与团队一起陪伴具身行业成长，让智能机器人真正走进更多真实场景。简历投递： kelly@wuwen-ai.com。

01具身ai数据合成算法工程师/专家

岗位职责：

面向具身场景，研发新一代基于gaussian splatting/diffusion模型的前景背景资产构建工作，优化高斯视觉效果、运动物体建模、风格迁移、场景可交互性、材质建模、几何精度、多视角联合优化等。
深入理解具身智能对场景的需求，支撑智能化生成大规模、多样化、高挑战性训练场景的功能，优化生成视觉质量、生成可控性、物理合理性等；
深入理解在仿真中和具身场景物理交互的能力，降低sim2real gap，通过改进物理材质参数、接触模型等，加速模型在现实世界的部署和泛化能力。
研究如何构建具身仿真训练测试场，验证世界模型、强化学习、VLA等模型。

岗位要求：

计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域，本科及以上学历。
熟悉 3d gaussian splatting技术，NeRF 相关神经渲染技术，并有过实际项目经验者优先。
熟悉AIGC模型的训练，熟悉经典模型结构如StableDiffusion、DiT等，有过实际项目经验者优先。
熟悉多模态大模型、视觉几何基础模型、3d场景生成、3d物体生成、视觉重建、材质生成、程序化生成者优先。
熟悉高斯人体动画、人与物体交互、人与场景交互经验者优先。
熟悉USD、urdf、MJCF等资产描述语言及其在具身仿真引擎中的交互使用者优先。

02具身物理引擎算法工程师/专家

岗位职责：

研发新一代具身物理引擎，负责物理仿真引擎中关键算法的设计、开发、性能优化，包括但不限于刚体动力学、柔体动力学、碰撞检测和响应、流体模拟、布料模拟等。
深入理解在仿真中和具身场景物理交互的能力，降低sim2real gap，通过改进物理材质参数、接触模型等，加速模型在现实世界的部署和泛化能力。
深入研究物理引擎数值计算方法，持续提升仿真的真实性、稳定性和计算效率，确保仿真能够高效、精准地模拟真实世界物理规律。
前言技术探索和应用，跟踪并研究物理仿真、计算机图形学与深度学习交叉领域的最新进展，例如可微分物理仿真、神经物理仿真等，并探索将其应用到具身训练测试场构建的可能性。
工具链和工作流开发，开发和维护物理仿真工具链、接口等，支持高效的场景编辑、数据采集和具身智能训练。

岗位要求：

教育背景：计算机科学、物理学、数学、工程学或相关领域的硕士或博士。
编程能力：熟悉c++和python，能进行快速原型开发和脚本编写。
数学功底：具备优秀的数学功底，尤其是在线性代数、微积分、数值方法和计算几何方面。
物理仿真经验：深入理解刚体动力学、流体力学、柔体力学等，熟悉计算几何、数值分析、可微分等核心概念；拥有至少一款主流物理引擎（mujoco、isaac gym、pybullet、drake、chrono、havok等）的使用、二次开发或底层开发经验。
熟悉isaacsim、genesis等具身仿真引擎以及blender、maya3d等3d建模软件者优先。
团队协作：具备出色的沟通能力和团队协作能力。