（来源：上观新闻）

【编者按】

为落实《上海市加快推动"AI + 制造"发展的实施方案》，市经济信息化委会同市工业互联网协会等单位编制发布《上海市"AI + 制造"场景建设指南（第一期）》，旨在提炼重点行业高价值应用场景，为企业提供可复制、可推广的标准化操作方案。本系列逐一解读 12 个标杆场景，上一期解读了海洋工程装备虚实融合测试系统，本期聚焦智能制造与精密装配领域 —— 具身智能虚实融合训练验证系统（受限于篇幅，内容有所压缩，完整版请于文末点击链接下载）。

（配图由松应科技 ORCA 物理 AI 仿真系统提供）

01 具身智能训练的四大痛点

在智能制造、精密装配领域，工业机器人正从“程序自动化执行”向“具身智能”跨越。传统模式依赖物理示教与现场采集，存在四大痛点：

（一）数据获取成本高昂且风险不可控。实体机械臂每次抓取均产生机械磨损，单条有效交互数据采集成本超 2 元且边际递增；破坏性测试（如碰撞）易导致精密设备损坏。

（二）长尾场景数据极度匮乏。“金属高光反射、异形件意外跌落、零部件公差累积”等边缘场景发生概率＜1%，物理采集难以捕捉，模型陷入“99% 常规能做，1% 长尾卡死”瓶颈。

（三）Sim2Real 物理鸿沟难弥合。传统仿真基于图形学而非物理学，缺乏对接触力（摩擦、卡滞）及光学属性（高光、折射）的精确模拟；模型在虚拟环境表现完美，部署至真机后因缺乏物理常识而失效，迁移成功率常低于 30%。

（四）底层算力与工具链受制于人。现有高端仿真生态深度绑定国外 GPU 硬件（如 CUDA 生态）及封闭数据格式，缺乏国产算力芯片适配，面临软硬件解耦难、算力成本不可控及供应链断供风险。

02 解决方案：构建"场景构建-数据合成-虚实联动-智能进化"新范式

本场景由上海松应科技有限公司牵头编制，四川长虹电器股份有限公司提供应用实践。以 ORCA 物理 AI 仿真系统为核心，在全栈自主可控异构计算底座上打破虚实壁垒，推动场景构建、物理级数据合成、大规模并行训练三者联动，建立“合成预训练 + 真机微调”迭代体系，推动具身智能从“被动物理示教”转向“主动仿真进化”。

（一）四大核心能力

高保真场景构建：基于 OpenUSD 标准搭建数字资产库，程序化内容生成（PCG）技术自动生成堆叠、遮挡、强光等海量随机工况，为大规模物理级合成数据提供多样化场景基础。

物理级数据合成：配置全栈虚拟传感器组（RGB、Depth、Lidar、IMU、力控、触觉传感器），确保输出格式、噪声模型与真机对齐。支持对光照、材质、动力学参数进行≥10 万种 / 小时组合扰动，批量生产带真值标注的合成数据。

大规模并行训练：集成 RLlib 分布式框架，支持 PPO、SAC 等主流算法，在虚拟环境中万级并发训练，利用强化学习主动探索最优策略，实现“建 — 采 — 训 — 验”闭环。

虚实映射与验证：融合设计模型、仿真结果、物理测试信号等多源数据，在数字孪生环境中高精度映射。模型下发前进行大规模自动化测试，确保 Sim2Real 物理误差控制在允许范围内。

松应ORCA具身智能训练验证系统与流程

（二）四类算法引擎

物理求解算法：ORCA 多物理场引擎支持刚体动力学、柔体仿真及流体动力学解算，实现毫秒级物理响应。

高保真渲染算法：ORCA Engine 支持实时光线追踪与路径追踪，精确模拟全局照明、复杂反射与折射。

强化学习框架：集成 RLlib 分布式框架，支持 PPO、SAC 等主流算法，提供并行环境接口。

域随机化算法：支持对光照、材质、动力学参数进行≥10 万种 / 小时组合扰动，提升模型泛化能力。

松应ORCA 海量高精度资产库

03 应用成效

合成数据成本降低 90%：物理级仿真替代真实数据采集，单条有效交互数据成本从 2 元以上降至 0.2 元以下。

Sim2Real 迁移成功率提升至 85%：物理引擎精确模拟摩擦系数、惯量矩阵等物理常识，迁移成功率从不足 30% 提升至 85% 。

长尾场景覆盖率达 99%（全参数空间穷举）：域随机化与 PCG 技术实现边缘场景穷举覆盖，打破“1% 长尾卡死”瓶颈。

产线试错风险降低 70%：零物理损耗仿真环境完成策略验证与破坏性测试，避免精密设备损坏，调试周期缩短 50%。

04 实施路径

（一）数据准备

构建 OpenUSD 标准高保真 3D 资产库，包含工业零部件（CAD/Mesh）、机器人本体（URDF/MJCF）及环境资产；配置全栈虚拟传感器组（RGB、Depth、Lidar、IMU、力控传感器），确保输出格式、噪声模型与真机对齐；完善摩擦系数、质量质心、刚度 / 阻尼系数等物理属性数据。

质量标准：关键工况（遮挡、强光、碰撞）全覆盖；合成数据语义标签与物理参数由引擎自动生成；图像分辨率≥720P，时序采样频率≥30Hz，且与控制器时钟同步。

（二）算法与算力

算法层：部署 ORCA 多物理场引擎、高保真渲染引擎、RLlib 分布式强化学习框架及域随机化算法；选用 VLA/VLN 等具身智能大模型为底座，采用合成数据预训练 + 真实锚点数据微调模式。

算力配置：采用“GPU+CPU”混合架构，GPU（RTX 4090/L40 或国产GPU）处理渲染与物理模拟，CPU 处理逻辑决策，支持分布式多节点训练。

接口规范：实时控制采用 ROS/ROS2 DDS 或共享内存通讯，端到端延迟≤10ms；非实时数据采用 HTTP/REST API 或 gRPC。

（三）部署模式

硬件部署：通用服务器 / 国产算力节点 + 分布式训练集群。

模型训练：工厂资产数据结合域随机化扩充样本，快速完成机器人、传感器及产线环境适配。

云边协同：本地节点负责实时渲染、物理模拟与数据生成；中心节点负责分布式训练、模型管理与策略下发。

（四）安全合规

技术自主可控：ORCA 核心物理引擎、渲染引擎全栈自主可控，消除供应链“断供”风险。

数据安全：支持纯私有化部署，核心工艺数据、模型资产、训练日志全程不出厂区，符合国家工业数据安全相关法规要求。

松应ORCA 物理AI仿真系统界面

05 实际案例与对接

上海松应科技联合四川长虹，落地具身智能虚实融合训练验证系统，构建全链路智能训练闭环。项目落地前，传统模式成本高、长尾场景覆盖不足、迁移成功率低，试错风险大。引入 ORCA 方案后，建立“10% 示教 + 80% 合成 + 10% 微调”混合体系，成效显著：合成数据成本降低 90%、Sim2Real 迁移成功率提升至 85%、长尾场景覆盖率达 99%、产线试错风险降低 70%。方案已应用于 3C 精密装配、高反光件抓取等场景，破解传统模式痛点，加速智能制造智能化升级，形成可复制标杆实践。想进一步了解该场景技术细节与实施标准 → [点击下载完整版场景建设指南.pdf]

有意向建设该场景、需要对接场景服务方的企业，请联系：市工业互联网协会 赵老师 13816395318

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《上海市"AI+制造"场景建设指南（第二期）》

欢迎有行业高价值场景挖掘和建设经验的企业共同参与

联系人：市工业互联网协会 张老师 13621971629

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