索辰具身智能物理AI平台：预演万境，可靠执行

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预演万境，可靠执行：以物理AI预演全域工况，让机器人作业从演示走向稳准落地

当前工业机器人普遍存在「演示易、落地难」的行业痛点。标准场景下的单次抓取、行走、精细插拔动作可顺利完成，但真实工业场景充满动态不确定性：生产线工件位置、形态、重量持续波动，户外巡检受风雾、反光、临时障碍物干扰，精密操作中细微对位偏差、摩擦形变都会直接影响任务成败。

机器人规模化落地的核心，不在于“单次能否做对”，而在于工况可变、对象可变、环境可变时，能否持续稳定执行。基于多年多物理场仿真技术积累，索辰科技融合真实实测数据与仿真合成数据，打造索辰具身智能物理AI平台，让机器人在进场作业前，于可控、可复现的虚拟场景中完成海量工况训练与极限验证，彻底解决真实场景适配不足、作业可靠性弱的落地难题。

索辰具身智能物理AI平台

四维突破：四大技术维度，夯实具身智能训练体系

• 真实为锚：让虚拟世界有真实依据

可信的仿真，始于对真实对象的还原。平台结合设备重建与真实测量，还原对象结构、获取关键参数，为仿真环境提供依据。以光纤插拔为例，除了设备和接口的几何关系，拨片在操作中如何受力，同样需要真实测量。真实数据不是被仿真取代，而是用来校准和检验仿真。让虚拟环境中的交互建立在真实结构与实测数据之上，才能为后续训练提供更可靠的基础。

• 物理为尺：不止“看起来像”，更聚焦真实交互

机器人作业对象并非全部是理想刚体，衣物会随动作发生形变、线缆会产生弯曲，摩擦接触受力以及环境中风、热、振动等因素，都会直接影响感知与操作效果。依托多物理场仿真，平台围绕具体任务分析关键物理因素，让训练与验证不只关注动作轨迹，也关注动作发生时的物理响应。对于机器人研发而言，重要的不只是重现一个动作，还要弄清楚：为什么成功，哪些条件变化后可能失败。

• 数据为桥：把难以覆盖的工况带入训练

真实采集的数据具备不可替代性，但会受设备条件、时间成本、现场安全约束，很多高危、罕见、难以复现的工况，恰恰是训练数据的短板。平台通过仿真扩展对象、动作与环境变化，生成合成数据，补充真实采集中难以覆盖的样本，让机器人有机会在可控条件下反复练习。仿真合成数据的意义，不只是“更多数据”，更是让“不敢试、试不起、难遇到”的工况，也能成为训练与测试的一部分。

• 评测为证：将训练成效交还真实任务校验

仿真既是机器人的训练场，也是能力校验的考场，但虚拟环境中任务完成，并不等同于具备现场作业实力。平台连接资产管理、训练数据管理与模型训练编排，让场景、数据和训练任务有序衔接，并支持数据来源与训练过程追踪。训练后的效果，还要回到真实任务中检验。根据验证结果补充数据、调整训练，让现场发现的问题进入下一轮迭代，把一次次实践积累为可复用的数据与能力。

机器人运动风场仿真

设备重建模型与拨片受力测量

面向多样化任务，让训练与验证更有针对性

工业巡检、搬运、柔性物体操作、光纤插拔等任务，对环境感知、物体操作与接触控制各有侧重。平台围绕具体任务组织仿真、数据与训练，让验证更有针对性。

工业智能巡检｜适配复杂动态环境

在工业设施、园区等场景中，风雾、反光和临时障碍可能改变机器人的任务表现。巡检训练不能只验证“这条路能不能走通”，还需要考察环境变化后，感知和行动是否仍然有效。通过仿真补充难采集的工况数据，为不同条件下的训练与测试提供支持，让更多问题有机会在进入现场前被发现。

工业智能巡检

柔性物体操作｜适配可变形

箱体搬运需要完成抓取与转移，衣物折叠则要面对物体在操作中不断变化的形态。对象不同，训练数据和验证重点也不同。平台利用仿真为不同物体、不同动作准备训练数据，支持搬运、折叠等任务的训练与验证。把对象差异纳入训练，而不只是重复一段成功动作。

搬运与柔性物体操作

高精光纤插拔｜精细化接触控制

在算力与通信设备中，光纤插拔既涉及接头与端口的精细对准，也涉及拨片受力和接触控制。仅仅识别出接口，还不足以判断动作能否顺利完成。结合设备重建、真实测量与仿真环境，平台支持精细操作的训练与验证，将分析从“位置是否对准”延伸到“接触过程是否合理”，为动作调整提供依据。

光纤插拔任务操作

预演万境，可靠执行

预演万境，可靠执行

真实测量为仿真提供依据，物理仿真呈现交互规律，合成数据拓展工况覆盖，真实任务检验训练效果。

索辰具身智能物理AI平台，以真实为锚，以物理为尺，让更多训练与验证发生在进入现场之前，让每一次现场实践成为持续改进的起点，推动具身智能从一次动作演示，走向可验证、可复用、持续迭代的实际应用。

关于索辰

索辰科技（688507.SH）以“探索物理人工智能，成就虚实平行世界”为企业愿景，面向世界科技前沿，推出涵盖物理AI开发及应用平台的全场景解决方案，赋能工业装备设计与制造，助力客户实现跨越式发展。