2025 年 “具身智能”(Embodied Artificial Intelligence, EAI) 这一概念首次被写入政府工作报告，成为国家战略规划的重要内容。此外，工信部也发布《人形机器人创新发展指导意见》，明确将具身智能定义为培育新质生产力、重塑全球产业发展格局的关键引擎。具身智能指具备物理身体，能与环境持续交互来获取感知、认知与行动能力的智能系统。近年来，随着深度学习、强化学习以及大规模预训练模型等前沿理论与技术取得突破性进展，具身智能正逐步从理论探索走向落地应用，在机器人技术、自动驾驶、人机交互等领域展现出巨大潜力。

具身智能机器人 (Embodied Artificial Intelligence Robot, EAIR) 是一种通过物理身体与环境实时互动，并在交互中学习、决策和执行任务的智能机器人系统，而建模与仿真是推动其发展的关键技术：一方面，高保真建模能够为机器人提供参数化、可交互的 “数字身体”，使其能够在虚拟环境中学习运动控制、多模态感知与环境理解；另一方面，高效能仿真平台能够通过构建逼近真实物理规律的虚拟世界，为机器人提供低成本、安全、可扩展的训练与验证环境，并大幅缩短机器人研发周期，降低了训练风险，是实现从算法仿真到实体迁移的关键桥梁。然而，现有研究还缺乏对具身智能机器人建模与仿真之间关系、关键技术体系、现有软件平台优缺点与适用场景等问题的研究与分析。

为此，本文系统梳理具身智能机器人建模与仿真领域的研究进展，提出包含本体建模层、环境建模层、感知建模层等多层级的具身智能机器人建模体系架构，以及包含基础支撑层、环境对象层等多层级的具身智能机器人仿真体系架构，构建了以交互感知、自主学习等为核心的关键技术体系，分析主流仿真软件平台的性能优势及适用场景，同时还深入探讨建模与仿真在具身智能机器人研发过程中的角色与功能，剖析建模体系与仿真体系之间的映射关系。

1 概述

本节回顾具身智能的发展历程，从理论和应用两个维度梳理具身智能机器人的最新研究进展，阐述具身智能建模与仿真的核心内容，并与传统机器人建模与仿真进行对比以揭示两者的异同。

1.1 具身智能

具身智能从理论构想到技术落地，历经了数十年的演进。回顾其发展脉络，可划分为三个阶段，每一阶段都有关键性的理论突破与技术发展。

1.理论奠基期

1950 年，图灵首次提出了 “具身智能” 这一概念，设想通过为机器配备传感器与执行器，使其能像人一样与环境进行交互，这一观念为后续的具身智能理论研究奠定了重要基础。此后的半个世纪里，具身智能主要作为一种哲学和认知科学理念存在。继图灵的初始构想之后，Brooks 提出智能无需复杂的中枢模型，可以直接从 “感知 - 行动” 的交互中产生自主意识。这一思想为后续的具身智能研究奠定了重要理论基础。然而，受限于当时算力、算法和硬件水平，智能理论与机械工程实践基本处于分立状态。

2.技术积累期

进入 21 世纪，计算机视觉、传感器技术 (如激光雷达、柔性触觉传感器) 和深度学习算法取得长足进步。机器人从 “无脑的躯体”(如早期工业机械臂) 逐步发展为 “可感知的执行机器”。例如，森本正博首次提出了一种基于高斯基函数的强化学习方法，让双关节三连杆机器人能够在高维状态空间中实现自主起身。与此同时，在制造业和医疗领域，具备一定感知和适应能力的工业机器人与手术机器人被逐步推广。但此阶段的 “智能” 严重依赖特定场景的预设程序和算法，泛化能力较差，本质上仍是一种自动化工具。

3.快速发展期

2022 年以后，以 ChatGPT 为代表的大语言模型 (Large Language Model, LLM) 的涌现，从根本上改变了具身智能的发展轨迹。LLM 强大的自然语言理解、知识整合与任务规划能力，使机器人能够执行更为复杂的任务。这一阶段，具身智能的技术路径从传统的 “感知 - 规划 - 控制” 模式，转向以大模型为核心进行 “具身微调”(Embodied Fine-tuning) 和端到端学习的新模式。例如，Google 的 RT-2 模型能将视觉、语言信息直接映射到机器人动作； OpenAI 主导的 Dactyl 项目进一步证明了 “仿真训练 + 域随机化 + 强化学习算法” 这一方案的可行性。

1.2 具身智能机器人

在理论研究方面，现阶段仿真到现实迁移与多模态感知融合是具身智能机器人的两大核心研究方向，当前研究正从简单的策略移植，转向对物理差异、传感噪声和材质特性的深度建模与补偿，主流的研究方法包括域随机化与自适应、高保真度物理引擎以及分层迁移与元学习 等。而在多模态感知融合领域，研究重心正从早期的数据层拼接，转向以任务驱动的动态语义融合，主要研究工作包括跨模态对齐与表示学习、情境理解与记忆关联以及具身主动感知等。

在应用发展方面，具身智能机器人正处于从实验室迈向产业化的关键拐点，这一跨越的核心标志，是机器人自主决策能力的大幅提升与规模化应用场景的落地。2025 年已成为具身智能机器人规模化应用的元年。以优必选 Walker S2 工业人形机器人为代表，首批数百台机器人已开始量产交付，并分批投入生产一线，标志着具身智能机器人迈入规模化场景应用新阶段。尽管以焊接、装配、搬运为代表的工业制造仍是当前具身智能机器人的主要应用场景，然而其潜力应用场景已逐步扩展到商业服务、医疗康复、家居服务乃至农业生产等多个领域。此外，产业生态呈现显著的集群化方向态势，完整的产业生态链已初步成型。北京、上海、粤港澳大湾区等地已建立国家级或地方级创新中心，汇聚了从整机、核心零部件到算法软件的数百家企业，发展机器人集群协同能力将是未来具身智能产业发展的重要趋势。

当前，具身智能机器人在物理形态、移动能力和交互感知等方面具有显著的差异，其中物理形态是机器人与环境交互的硬件基础，移动能力反映了其运动控制水平与场景适应性，而交互感知能力则直接代表了其智能化程度。为全面、客观且综合地评价不同种类的具身智能机器人，概括其多维特征并实现统一分类，本节提出了一个 “具身智能系统集成度” 分类体系，旨在衡量机器人的硬件系统 (物理躯干)、感知系统 (传感器)、驱动系统 (执行器) 与其核心决策系统 (人工智能大脑) 之间的融合与协同程度。

为增强分类的客观性与可解释性，将该标准进一步拆分为三个明确的评价指标：其一，物理形态复杂度，用于评估具身智能机器人硬件结构的设计层次，主要区别为采用单一结构设计，还是具备多自由度的复杂仿生躯干设计。其二，“感知 - 决策 - 执行” 闭环程度，衡量机器人自主感知环境、做出决策并予以执行的流畅程度。闭环程度越高，系统对预设程序和人为干预的依赖就越低；其三，任务泛化能力，评估机器人的跨场景适应性。即考察机器人是仅可以执行单一的预设工作，还是具备迁移学习的能力，能够适应并解决不同领域的未知任务。综合上述维度可将具身智能机器人划分为以下三类：

图 1 具身智能机器人分类

1.单一系统具身智能机器人

单一系统具身智能机器人是指针对特定、结构化的任务而设计、结构较为简单、运动模式较为单一、感知能力有限且智能水平相对较低的机器人，其中较为典型的有工业机械臂、仿生灵巧手、AGV以及巡检机器人等。主要应用领域包括工业化生产、家庭服务、物流仓储以及特定场景巡检等，这是当前最为常见、技术最成熟、应用最广泛的具身智能机器人，其 “智能” 主要表现在对单一任务执行效率优化上。

2.低集成度具身智能机器人

低集成度具身智能机器人是指针对某一领域设计的、结构较为复杂、有初步的环境感知与规划能力、在软硬件上呈现一定的模块化与可编程化特征、能够跨越单一任务的局限并胜任特定领域内的多种相关任务，智能化程度较高的机器人。其中较为典型的有波士顿动力 Spot 等。主要应用于科学研究、数据采集、物流分拣、工厂巡检、零售导购、家庭陪伴等领域。这类机器人是当前研究的前沿和产业化的热点，拥有更强的环境感知能力和一定的自主决策能力，能够适应更复杂、动态的非结构化环境，其核心特点是本体与智能实现了初步协同，能够适应动态变化的非结构化场景。

3.高集成度具身智能机器人

高集成度具身智能机器人是指不针对特定任务设计、结构精密、具备较强的环境适应性与运动能力、能够自主思考和决策、在软硬件上具有高度模块化与集成化特征、拥有全面的环境感知和人机交互能力的智能化机器人。较为典型的有宇树机器人G1、智元机器人灵犀X2、星尘智能S1、特斯拉 Optimus Gen3 等。目前在精密作业、商业服务、灾难救援、科学探索、医疗服务等领域均有应用。这类机器人往往拥有高度协同、统一设计的 “大脑” 与 “身体”，能够像人类一样在完全开放的世界中学习并执行前所未见的任务，因此也被称为通用具身智能机器人。

1.3 传统机器人建模仿真

机器人建模与仿真技术从诞生至今，一共经历了以下四个发展阶段，每个阶段均有其经典理论与典型特征：

图 2 建模与仿真的发展历程

1.运动学与动力学系统建模仿真（1950~2000）

从 20 世纪 50 年代到上世纪末，具身智能建模处于初级阶段，此阶段的研究核心是为机器人建立精确的力学描述，主要采用解析方法进行运动学与动力学建模。运动学方面，Denavit-Hartenberg (D-H) 参数法、指数积 (PoE) 法等成为描述机器人构型与末端位姿关系的标准工具，并在此基础上实现了高效的正逆运动学求解。动力学方面，拉格朗日方程、牛顿 - 欧拉方程及基于图论的统一方法被广泛应用于推导多体系统的封闭形式动力学方程，以支持轨迹规划与力矩控制。同时，针对并联机器人 (如 Delta 机器人) 等特殊构型，发展出了专用的运动学与简化动力学建模方法。

在仿真方面，此阶段的仿真主要基于 MATLAB、Simulink、ADAMS等通用软件进行机构运动与动力学分析，仅仅是针对机构自身的仿真，与物体所处环境以及外界条件并无关联，这为后续控制设计提供了初步的虚拟测试环境与技术积累。

2.柔顺性、接触力学与人机交互建模仿真（2000~2010）

进入 21 世纪后，随着机器人向医疗、康复和协作等精细交互领域拓展，建模焦点转向系统的柔顺性、复杂接触力学以及人机动态耦合。

为描述软体与连续体机器人的形变与位姿状态，Cosserat 杆理论、绝对节点坐标法以及分段常曲率 (PCC) 模型等成为机器人以及相关领域建模的经典研究方法。为提升力控制精度，学者们提出了同时考虑速度、温度、载荷效应的非线性动态摩擦模型。David 等通过深入分析人类下肢行走运动特征，采用可控线性倒立摆模型进行运动控制，通过建造机器实体验证了方案的可行性。Shi 等通过建立包含人体下肢动力学的等效弹簧模型或基于导纳控制的交互模型，实现了康复机器人的人体运动辅助与状态估计。此外，机器人 - 地形干涉模型、接触约束优化等方法相继被提出，解决了足式机器人在非结构化地形中的步态规划与稳定运动问题。

这一阶段的仿真技术也取得了较大的突破，出现了以 V-REP、Webots、Gazebo为代表的专用机器人仿真平台，它们集成了更真实的物理引擎 (如 ODE、Bullet)，能够模拟重力、摩擦、碰撞等复杂物理交互，从而有效验证柔顺控制算法、足式机器人步态以及人机协作场景，显著降低了复杂系统开发的实物测试成本和风险。

3.数据驱动、自主学习与智能建模仿真（2010~2020）

随着机器学习等新兴技术的兴起，具身智能建模方式也从纯机理驱动向数据驱动转变。同时这一阶段的研究更强调模型对动态和复杂场景的适应能力。研究者利用神经网络、物理信息神经网络等模型直接从实验数据中学习机器人的运动学映射、动力学特性以及能耗模型，降低了复杂机理建模的难度。随后，学者们通过强化学习在虚拟环境中训练机器人技能，并利用域自适应技术迁移至物理世界，解决了数据效率与迁移性能的瓶颈。同时，建模对象扩展到认知与交互层面，出现了基于 LSTM 的人类意图预测模型和描述多机器人团队中信任演化的计算模型，增强了具身智能机器人的交互能力。

与此同时，仿真技术也转向追求高质量训练数据以及由仿真向现实迁移。学者们提出了混合现实仿真框架、像素级域自适应方法以及可微分仿真器等仿真方法。通过构建高保真仿真环境，并在像素层面实现仿真的精密适配，同时将物理过程建模为可微计算图像，实现仿真、感知与决策的端到端联合优化。

4.高保真数字孪生建模与虚实融合仿真（2020~ 至今）

从 2020 年至今，具身智能建模与仿真走向新的阶段。现阶段主要追求建立与物理实体高度同步、多域耦合的数字孪生体，实现与现实交互的虚实融合。在建模层面，主要强调构建覆盖机械、电气等多物理域的数字孪生模型，以实现高保真预测。同时，仿真技术也进入高保真与实时化的新阶段：一方面，基于虚幻引擎 (Unreal Engine) 的仿真平台提供了接近真实世界的光照、纹理和传感器数据 (如真实感 RGB-D、光流等)，极大提升了训练与测试效率 ；另一方面，实时通信框架 (如 RTnet) 以及硬件在环 (HIL) 技术，实现了虚拟模型与真实机器人控制系统的毫秒级同步与交互，为复杂系统的调试、预测性维护和人机协同作业提供了验证平台。

1.4 具身智能机器人建模仿真

随着具身智能机器人的应用场景的不断拓展，其设计目标也逐步走向复杂环境与通用任务，具身智能机器人的建模与仿真已从传统的动力学分析与静态验证，逐步演化为与环境实时交互的高保真世界模型。

有别于传统的建模与仿真方法，具身智能建模与仿真在核心理论、计算目标、交互机制和泛化能力等方面都有本质区别 (表 1)。

表 1 传统机器人建模与仿真对比具身智能机器人建模与仿真

图 3 建模体系与仿真体系层级映射关系

2 体系架构

本节介绍具身智能机器人建模和仿真的基本概念，讨论建模与仿真之间的关系，并在此基础上构建具身智能机器人建模和仿真两个完整的框架体系。

2.1 概念

具身智能机器人建模与仿真 (Embodied Artificial Intelligence Robots Modeling and Simulation, EAIR-MS) 是指为了研究和开发具身智能机器人，在计算机中构建出包含本体、感知、运控以及训练环境的数字化模型，并将其部署在一个遵循物理规律的虚拟世界中，进行大规模、高效率的仿真与训练，从而让智能体适应环境并完成复杂任务的技术体系。该体系通过构建包含智能体物理形态、传感器及物理规律的高保真虚拟环境，克服真机训练中存在的成本高、风险大、效率低等难题。

具身智能机器人建模和仿真是两个相互依赖、互为支撑的过程：建模是为了构建智能体的内部结构和行为逻辑，使其具备感知和决策功能，而仿真则是为了构建一个逼真、高效、可控的虚拟环境，用于训练具身智能机器人模型。两者之间的具体映射关系及交互内容如图 3 所示，横坐标 为具身智能机器人建模体系，共六个层级，纵坐标为具身智能机器人仿真体系，共五个层级。横纵坐标之间符合满射关系，例如建模体系中的感知建模层与仿真体系中的两个层级相关联 (黄色方块)，既需要基础支撑层中的传感器模型，又需要核心仿真层提供感知算法。

2.2 具身智能机器人建模体系

具身智能机器人建模推动了人们对于 “智能” 内核的重新理解。传统人工智能属于 “离身智能”，即智能可以脱离身体和环境，仅通过操作符号 (符号主义) 或模拟大脑工作原理 (连接主义) 来实现。具身智能则强调，智能源于身体与物理环境的持续交互，符合 “感知 - 控制 - 反馈” 的行为逻辑闭环。

具身智能机器人建模的根本任务是在一个连续、动态、且部分可观测的虚拟世界中，通过一个具有物理限制的 “身体” 执行用户指令。为了实现这一目标，往往需要解决以下三个难题：首先，机器人不能被动处理信息，而是要主动获取信息，这意味着感知、决策和行动是一个紧密耦合的过程，这极大地增加了建模的难度；其次，智能体模型必须尽可能地遵循所有现实物理定律，以避免在向现实世界迁移时发生意外；最后，真实世界是开放的、充满随机性的，智能体必须具备主动适应未知情境的能力以应对来自现实世界的挑战。为此，本节引入了一个完整的具身智能建模技术体系，包含以下六个层级：

图 4 具身智能机器人建模体系架构

1.本体建模层

本体建模层旨在构建智能体的物理身体，为智能体训练提供物理载体。主要内容包括智能体的物理形状、尺寸、重量、自由度 (即关节数量) 等具体形态，刚性、柔性、弹性、摩擦性、运动学特性、动力学特性等物理与材料属性，决定载荷、精度、速度、加速度、角速度的驱动器及部件，如关节电机、末端舵机、液压系统、气动系统等，以及用于感受自身身体状态 (如关节角度、身体姿态、受力情况) 的编码器、IMU (惯性测量单元)、压力 / 力矩传感器、触觉传感器等本体感觉传感器以及摄像头、激光雷达、麦克风、红外、超声波等用于感知外部环境变化的外感觉传感器。

2.环境建模层

环境建模层主要用于对智能体周围环境进行客观描述与数字化建模，主要内容包括构建几何地图、语义地图以及环境对象建模：几何地图通常由智能体自身传感器生成，用于建立环境的二维或三维几何结构，标识出障碍物、空余区域、可行走表面等区域；语义地图则通过机器学习等相关技术，在几何地图的基础上，赋予环境物体以语义标签，如 “一段台阶” 或 “一堵墙”；动态建模则用于识别、追踪并描述环境中物体的实时状态。

3.感知建模层

感知建模层主要负责从原始传感器数据中提取和融合有意义的信息，为本体建模和环境建模提供输入，主要包括信号处理与特征提取、多模态信息融合以及感知算法：信号处理与特征提取主要从摄像头、激光雷达、录音设备等相关设备中获取图像、红外、声音等物理信号，通过综合分析提取具有表征价值的物理信息；多模态信息融合主要将视觉、触觉、听觉、本体感觉等多模态信息进行对齐、互补和整合，以形成更为可靠、更完整的环境和自身状态感知；感知算法则是根据特定任务需求，对场景进行目标检测与识别、场景分割。

4.决策建模层

决策建模的核心目标是把智能体自身和它所处的环境融合在一起，构建出一个能实时演进和预测未来的动态框架，主要内容包含信息融合、未来预测以及常识与先验知识整合：信息融合是指将来自多模块的杂乱信息统合到一个有序的时间轴上，形成对当前状态的完整认知；未来预测是在内部循环模拟不同的行动方案，以此推演出多种未来行动轨迹，智能体通过评估这些轨迹的好坏，从而选择最优行动策略；常识与先验知识整合是指把重力、摩擦力、动量等基本物理规律嵌入智能体的认知中，让其行为更加符合人类对现实世界的理解。

5.控制执行层

这一层负责将世界建模层生成的高级行为指令 (如 “拿起杯子”) 转化为本体建模层所需的具体、精确的底层驱动任务，主要内容包括运动规划、协同控制以及控制律设计：运动规划是指在考虑到本体约束 (动力学极限) 和环境约束 (障碍物) 的前提下，生成从起始状态到目标状态的无碰撞、高效轨迹；控制律主要由两部分组成，其中底层反馈控制可以确保关节或执行器末端能沿着规划轨迹行动，而高级控制策略则是为了调节与环境的交互柔顺性。

6.人机交互层

人机交互层是智能体与人类或其他智能体进行信息交流与协作的接口，它使智能体能够真正理解人类的意图，并能够向人类传达自身的状态和意图，核心内容为构建一个 “输入 - 决策 - 输出” 的闭环执行框架：输入阶段主要进行自然语言处理、视觉追踪与图像处理、手势与姿态识别等；决策阶段主要包含任务规划与动态分配、环境信息处理与跨层级传输等；输出阶段则负责语音合成、表情与动作表达并从现实接口向外界输出状态信息。

2.3 具身智能机器人仿真体系

仿真是具身智能机器人开发的重要步骤。通过在高保真的虚拟环境中赋予智能体 “虚拟身体”，使其通过 “感知 - 行动 - 反馈” 的闭环系统来学习与进化，从而将仿真从数据驱动转变为自主驱动，使智能体在外形和行为上更像真实生物，可以自主感受和理解虚拟世界。此外，学者还可以通过研究不同形态的具身智能机器人 (如仿人形、仿犬形、仿蛇形等) 在仿真环境中学习到的认知策略，观察多个不同形态的智能体之间是如何自发形成协作与竞争，从而深刻揭示智能体演化、学习以及社会化的普遍规律。

具身智能仿真的根本任务是为智能体提供一个安全、高效、可扩展且接近真实的虚拟环境，以不断提高其理解和适应物理世界的能力。机器人仿真技术发展至今，在进行部署与应用时往往面临以下难题：首先，直接在物理世界中部署机器人，使其在真实世界中不断 “试错” 来学习与进化效率极低、成本较高且风险较大；其次，在整机部署时往往难以进行无损、快速且无限次的测试和迭代；第三，仿真技术只能无限逼近现实而无法代替现实，仿真环境中训练好的智能体模型在部署到现实世界时极有可能会失效；最后，传统的 “先做硬件，再做软件” 的线性研发模式效率低下、发现问题较晚且改进成本较高。为解决以上问题，需要引入一个完备的具身智能机器人仿真技术体系，该体系由五个层级构成，每个层级的具体内容如下：

图 5 具身智能机器人仿真体系架构

1.基础支撑层

基础支撑层引入了物理定律和几何规则，为后续的仿真工作提供最底层的计算、渲染和物理核心能力，主要由物理引擎、渲染引擎、传感器模型以及计算资源管理等部分组成：其中物理引擎模拟物体运动、碰撞以及接触力、摩擦、重力等物理规律，代表引擎有 NVIDIA PhysX、Bullet 等；渲染引擎负责光线追踪，同时生成材质、光照和阴影等视觉感知信号，代表引擎有 NVIDIA Omniverse RTX Renderer、Unreal Engine、 Unity 等；传感器模型主要用于模拟并生成 RGB 摄像头、深度相机、激光雷达、惯性测量单元、触觉传感器等不同种类的虚拟传感器；计算资源管理为仿真提供并行计算支持 (如 CUDA)，允许多个仿真实例同时运行，从而加速大规模训练。基础支撑层决定了仿真的保真度和速度。保真度越高，从仿真到真实世界的迁移成功率越高；速度越快，训练和迭代的效率就越高。

2.环境对象层

环境对象层主要用于在上一层搭建的物理世界基础之上，构建具体的、可交互的仿真世界及其内容，其核心内容包括静态场景构建、对象模型构建、动态环境模拟、语义与知识嵌入等：静态场景构建通过提供工具和标准来创建、编辑和管理多样化的仿真环境；对象模型构建通常会创建大量包含物理属性与语义的 3D 物体模型；动态环境模拟主要模拟环境中的动态变化，如空间变化、灯光变化和物体形变等；语义与知识嵌入可以为环境中的物体添加标签、定义功能区域并设定任务逻辑。环境对象层决定了仿真环境的多样性、复杂性和真实性，同时也是智能体交互、学习的关键。

3.核心仿真层

核心仿真层主要用于对环境中的智能体行为进行模拟与测试，并对参与交互的环境状态进行实时反馈，其核心思想在于构建一个 “观测动作 - 模拟运动 - 更新环境 - 重新观测” 的仿真循环系统，按需生成多样的训练任务和初始场景，并支持场景中多个智能体的通信与交互协同。该层为智能体提供了一个或多个标准化的 API 接口，用于接收传感器数据和发送控制指令，使观测空间与动作空间实现交互闭环。核心仿真层实现了智能体与环境的闭环交互，是强化学习等学习算法得以运行的基础。

4.管理验证层

该层主要用于对前几层的仿真结果进行综合管理与测试评估，并根据测试结果及时调整仿真策略，主要内容包括运行管理、全流程评估以及测试与验证等：运行管理负责在仿真实验中进行参数配置、版本控制、任务分配和资源调度；全流程评估通过信息采集、模块存储等相关步骤，对违规次数、响应速度等检测指标进行处理分析，以评估智能体的性能表现；性能测试是在大量随机场景中批量测试训练好的模型，确保智能体的行为符合预期和安全规范。管理验证层作为仿真的运维指挥中心，确保了仿真过程的可重复性、扩展性与客观性，为评估智能体提供了客观的、可量化的依据。

5.人机交互层

该层是连接智能体与人类的桥梁，让研究人员和工程师能够深入参与具身智能仿真过程，其核心思想是利用可视化、虚拟现实 (Virtual Reality, VR) 等手段，为用户提供直观、快速、易上手的调试体验，常见的人机交互界面有智能交互界面、实时监控界面、虚拟现实 / 增强现实接口等。人机交互层是具身智能仿真面向用户的控制界面，它极大提升了仿真系统的易用性和调试效率，降低了使用门槛，开辟了人机协同训练的新途径。

3 关键技术

在传统机器人应用领域，建模与仿真通常只是聚焦于一个或多个机器人本体，在技术上更强调通用性与计算效率。而具身智能机器人建模与仿真技术则需要在物理保真度、仿真效率、可交互性、可泛化性等多个维度之间取得性能平衡。为此，本节构建了一个包含基础支撑技术、环境对象技术、核心使能技术、虚实融合技术以及人机交互技术五个层级的技术体系。

3.1 基础支撑层

1.运动学与动力学建模技术

运动学与动力学建模技术是智能体建立虚拟 “身体” 的物理基础，两者在侧重点上有所不同：运动学主要描述智能体在三维空间中的运动关系，其中正运动学根据关节角度等物理信息，计算执行器末端位姿，而逆运动学则主要根据末端期望位姿，反解各关节旋转角度，研究方法包括 D-H 参数法与齐次变换等。动力学主要研究力、质量、惯性等物理属性与运动之间的关系。正动力学根据已知的关节和受力信息，计算机器人运动轨迹，而逆动力学则根据已知的运动轨迹，反向推导各关节所需的力或扭矩。

2.物理引擎技术

物理引擎是仿真世界的物理基础，它通过数学模型模拟智能体在环境中的动态行为，核心内容包括刚体动力学、柔体与流体动力学以及传感器物理级仿真等。刚体动力学主要用于模拟不可变形物体之间的运动、碰撞、摩擦和关节连接情况，是机器人运动控制的关键因素；柔体与流体动力学主要用于模拟可变形物体 (如衣物、绳索) 和流体 (水、烟雾) 的形态变化，对于高精度作业和复杂环境人机交互至关重要；传感器物理级仿真技术主要用于精确模拟真实传感器 (如相机、激光雷达、IMU) 的物理信息，为感知算法提供模拟数据。

3.图形渲染引擎技术

图形渲染引擎负责将数字模型转化为逼真图像，核心内容包括实时光线追踪、材质与光照模型、程序化场景生成等：其中实时光线追踪通过模拟光线物理路径来生成全局光照、阴影和反射画面，极大提升视觉真实感；材质与光照模型采用基于物理的渲染 (PBR) 技术模拟真实的光照与材质属性，确保物体在不同光照下呈现逼真外观；程序化场景生成通过算法自动生成大规模、多样化的场景、纹理和模型，为 AI 训练提供样本数据。

4.高性能计算与并行仿真技术

该技术利用 GPU 进行大规模并行计算，常用于图形渲染、物理性能模拟和 AI 模型推理，能够同时运行成千上万个仿真环境实例，为强化学习等算法提供海量训练数据，将仿真训练周期由月级缩短至小时级。

5.接触与摩擦仿真技术

智能体在仿真训练中学习到的技能 (如抓取，跳跃) 常因物理模型不够精确因而难以迁移到现实世界。接触与摩擦是造成误差的重要原因之一，其主要挑战来自物体表面的非光滑性、接触点的离散变换以及多接触表面的摩擦计算等，目前主流的解决方法包括基于惩罚力的方法、基于线性互补的方法、基于凸优化的方法以及柔性体 / 多体动力学方法等。各方法原理不同，但本质上都是在计算效率、物理保真度、数值稳定性和可微分性之间寻求一个平衡，使仿真场景更加接近物理世界。

3.2 环境对象层

1.场景与语义建模技术

为使智能体对所处的环境有深刻的认识，需要对其所处的环境进行全面且系统的描述。场景与语义建模技术，可以在构建几何地图时，将语义信息融入地图中，让智能体不仅能识别出环境中物体的形状、位置，还能理解其材料类别 (如 “木质的”、“金属的”)、功能属性 (如 “可抓握的”)、物理属性 (如 “易碎的”、“较重的”) 以及与其他物体的空间关系。

表 2 不同信息融合方式对比

2.多模态传感器融合技术

具身智能的核心交互功能建立在与环境实时交互的基础之上，这就要求智能体必须能够全面、准确、实时地感知和理解环境。单一模态的传感器如视觉传感器、触觉传感器等只能提供一种模态的数据，而多模态传感器融合技术是指将来自不同模态传感器 (如视觉、触觉、振动、力学、惯性等) 的数据进行协同处理与信息互补，从而生成比单一传感器更加全面、可靠的环境感知模型。传感器之间的信息融合并非简单的信息堆叠，而是根据信息抽象程度分别对其做数据级融合、特征级融合以及决策级融合。

•数据级融合：在原始数据层面底层融合，直接匹配叠加原始传感数据，信息损失低，但计算慢、效率差；

•特征级融合：提取各模态特征后拼接处理，平衡精度与速度；

•决策级融合：各传感器独立输出局部决策后融合，计算最快，适合高实时场景，但原始信息损失大。

3.多物理场耦合技术

多物理场耦合技术是指在虚拟环境中，通过同时模拟两种或多种物理体系 (如力学、光学、声学、电磁学等)，让智能体获得更为逼真的仿真环境。常见的几种耦合方式有刚体 - 柔体耦合、结构 - 流体耦合、触觉 - 感知耦合以及热 - 力耦合等，分别用于模拟刚性物体与可变形物体之间的相互作用、流体与固体结构之间的相互作用、接触力学与机器人感知之间的相互作用以及温度场与力学场之间的相互作用。

4.3D 扫描与实景重建技术

3D 扫描与实景重建技术首先通过激光雷达、深度相机、结构光或 RGB 相机等方法，采集现实三维数据，再利用相关算法创建高精度三维模拟场景，常被用于测试、验证和部署机器人系统。该技术主要由非接触式扫描与实景重建两部分组成，其中非接触式扫描主要包括激光雷达扫描、结构光扫描、光电扫描等，适用于中大型场景重构；实景重建利用视觉算法，将不同角度拍摄到的图像或视频整合生成环境 3D 模型，核心技术手段包括图像特征提取与匹配、稀疏点云重建、表面重建与纹理映射等。3D 扫描与实景重建技术可以为具身智能仿真创建高保真、多样化的训练环境。

5.模型精确标定技术

该技术利用内置算法对机器人所有关节位置进行精确三维标定，同时利用目标检测算法对智能体模型参数进行参数校准，确保仿真机器人的动作、位姿与真实机器人高度一致，同时使用激光跟踪仪等外部设备测量机器人真实末端位姿，以反演补偿几何参数误差，修正模型中的偏差。

3.3 核心使能层

1.系统辨识与参数识别技术

机器人在运行时，其自身位姿状态和工作环境始终处于动态变化之中，传统的控制算法 (如 MPC、阻抗控制、最优控制等) 严重依赖于精确的动力学模型，当控制器发出运动指令后，机器人难以准确判断自身运动轨迹，导致响应迟钝并产生较大的运行误差。系统辨识与参数识别技术首先通过相机标定、内置传感器融合等方法，确定智能体模型的内外参数，其次使用阶跃响应、脉冲响应、频率响应等方法对实时动力学参数进行辨识，最后通过多维传感器推断物体的质量分布、摩擦系数、刚度等物理属性，以便生成动态的运动轨迹。

2.精确碰撞检测技术

精确碰撞检测技术的核心内容包括广相碰撞检测、窄相碰撞检测和连续碰撞检测：广相碰撞检测利用简单的几何形状 (包围体) 来近似复杂的物体模型，以快速缩小检测范围；窄相碰撞检测利用凸分解技术对复杂物体进行逐层分解，模拟出物体之间的几何相交位置，计算碰撞点的穿透深度和接触法线方向；连续碰撞检测通过检查物体在两个时间步之间运动的整个轨迹来判断运行过程是否会发生碰撞，常用于确定碰撞发生的准确时间。

3.柔顺与力位混合控制技术

机器人在按既定程序运行时，若与环境发生接触或受到外力作用，往往会严格遵循既定轨迹完成剩余运动，这就导致碰撞发生时，机器人无法及时与碰撞源脱离，引发严重的安全危机和硬件损坏。柔顺控制技术能够让机器人在意外发生时，能够调整自身姿态来减轻冲击、反向脱离并避免二次碰撞；同时，当任务需要精确的位置控制或力控制时 (如精密齿轮装配)，使用力位混合控制技术能够动态分配两种控制的权重，确保任务的顺利执行。

4.运动规划与高动态控制技术

在具身智能框架下，智能体若要安全、高效且动态地完成移动和操作任务，就要在规划行动轨迹的同时维持高动态稳定性。运动规划与高动态控制技术让具身智能机器人能够在非平稳、变速度、变加速度的运行状态下，生成精确、安全且高效的动态轨迹，通过经典控制方法、模型预测控制、强化学习、模仿学习等理论知识，构建一个紧密耦合的闭环控制系统。首先，将路径规划问题建模为一个非线性优化问题，将高层任务 (如 “抓取物体”、“保持平衡”) 分解为不同优先级的控制任务，然后通过算法优化所有关节的运动，在完成高优先级任务 (如保持平衡) 的前提下，尽可能多地完成低优先级任务 (如动作流畅)；其次，通过建立精确的机器人动力学模型 (包含科里奥利力、离心力、重力等受力信息)，直接命令关节输出特定的力矩，从而实现柔顺或刚性运动；第三，通过强化学习或模仿学习，严格控制机器人末端执行器与环境之间的交互力，使机器人能够安全地与环境交互；最后，读取智能体传感数据，并通过优化算法实时估算出智能体的准确位置、姿态以及与环境之间的交互信息，实现动态信息反馈。

5.“大脑 - 小脑” 协作技术

“大脑 - 小脑” 协作技术是一种受神经科学启发的核心计算框架，其核心思想是模仿人类大脑的功能分工。其中 “大脑” 模块专注于宏观的任务规划、策略制定和因果推理，而 “小脑” 模块则作为精密的感知运动协处理器，负责将抽象指令转化为平滑、精确以及低层次的动作序列。该技术本质上是一种分层、解耦的协作运行体系，这种协作的价值在于实现了计算效率、鲁棒性与可扩展性的统一，它将耗时的深思熟虑与需要高频响应的控制解耦，使 “大脑” 能专注于战略， “小脑” 负责快速、稳定地控制运动执行，从而显著提升智能体在复杂环境中的适应能力。

3.4 迁移验证层

1.虚实融合技术

虚实融合技术是一系列方法总称，其主要内容包括域随机化、混合仿真和数字孪生等。其中域随机化又可分为视觉域随机化与动力学域随机化，视觉域随机化主要针对纹理、光照、阴影、摄像头图像、背景等视觉信息进行随机化处理，让智能体在图像识别时不依赖于特定的视觉特征；动力学域随机化主要对质量、惯性、摩擦力、电机增益、信号延迟等进行随机化处理，让智能体适应不同工况；混合仿真是指用真实硬件代替难以建模的复杂子系统 (如柔体接触、流体运动等)，其余部分仍在仿真中运行，常用于较复杂的动力学系统测试。数字孪生主要是为真实世界中的实体 (如一台机床) 创建一个高保真的数字孪生体，以便于训练智能体。

2.仿真到现实迁移技术

仿真环境与真实世界存在着不可逾越的 “鸿沟”，仿真训练的结果难以直接映射到真实物理世界中。该技术通过创建高保真度的虚拟仿真环境来训练智能体，并将其获得的能力安全、高效地迁移到真实物理世界中。同时，采集真实的环境数据，构建一个从 “真实 - 模拟 - 真实” 的完整闭环，具有成本低廉、效率高、风险较低、数据易标注等优势。目前较为主流的一种方法是动力学随机化，即对关节阻尼、电机增益、延迟等动力学参数进行随机取值，增强智能体对真实物理环境的适应性。

图 6 具身智能机器人关键技术体系

3.数据管理与分析技术

在具身智能仿真训练过程中，会产生大量的图像、音频、坐标位置、状态信息等多模态时序信息，这些信息往往具有 “4V” 特性，即 Volume (大量)、Variety (多模态)、Velocity (高速) 以及 Veracity (可信度)，若无法及时处理这些差异化信息，将会影响智能体仿真训练。数据管理与分析技术不仅可以对每一次仿真实验数据进行记录，用于实时评估智能体性能、诊断其行为模式，还可以通过对历史实验数据进行回顾、对比、分析，从而发现训练规律，为后续的算法优化提供数据支撑，是降低数据 “4V” 特性的有力方法。

4.云端仿真与资源编排技术

仿真技术发展至今面临着算力需求急剧增长、研发周期较长、仿真环境无法获取真实实验数据等问题，而云端仿真与资源编排技术可以利用云算力存储网络资源构建、管理大规模并行具身智能仿真环境，实现按需扩展，让研究人员无需担心硬件差异，而是专注于算法本身。其代表性技术为环境并行仿真技术，即每个仿真环境独立运行在不同的计算节点上，通过异步通信与云端网络交换数据。

3.5 人机交互层

1.自然人机交互技术

该技术通过为具有物理或虚拟身体的智能体构建一套交互模型，使其能够像人一样，通过多模态通道理解人类的真实意图，并做出符合人类行为规范和物理规律行为，主要内容包括自然语言理解 (如理解指令、意图)、自然语言生成 (如汇报状态、对话交流)、自然动作生成与控制 (如运动规划、仿生控制、行为动画) 以及自然交互接口 (如手势识别、表情生成、视线追踪) 等，最终实现机器人与操作者在共享空间中的无缝协同，使人机交互从传统的 “命令 - 执行” 模式，转变为一种近乎人与人之间的、情境化的且富有情感的全方位、深层次互动。

2.群体智能调度技术

群体智能调度技术是指通过分布式算法，使多个机器人能够高效、鲁棒地协同完成一系列复杂的物理任务，其核心原理是模仿自然界中蚁群、鸟群、蜂群等社会性生物的组织行为，通过大量简单个体之间的局部交互和自组织行为，从而完成复杂任务。该技术能够在资源有限的情况下，对任务、资源、时间和路径进行最优或近似最优分配与规划，以最大化效率、最小化成本或实现其他特定目标。

4 软件平台对比分析

本节首先对市面上主流的仿真软件平台进行比较分析，讨论各自的功能特性与适用场景，接着建立了一套多维评价体系，并利用可视化图表，对主流建模与仿真软件进行定量评价。

图 7 主流仿真平台

4.1 软件平台

建模与仿真是智能体构建认知能力、建立感知 - 动作耦合机制、实现自主行为演化的重要手段，而相关软件平台不仅能够提供基础建模与仿真功能，有些还具备机器学习和多智能体协作等高级功能模块。本节将介绍目前主流的仿真平台，对比其功能特性。

4.1.1 MuJoCo

MuJoCo 现归于 Google DeepMind 旗下并已全面开源，以高精度的多关节动力学仿真和数值稳定性而著称。该平台支持自动微分，能精准处理复杂的接触力学问题，是高性能具身智能算法研究与运动控制领域的标杆。虽然其用户界面相对复杂、入门门槛较高，但在人形机器人仿真及策略梯度算法验证方面，依然是全球科研人员的首选工具。

4.1.2 PyBullet

PyBullet 是由 Google Robotics 团队基于 Bullet Physics SDK 开发的高性能仿真平台，其核心优势是拥有极高的开发效率与轻量化部署能力。它具备完善的 Python 接口，能够与 PyTorch、 TensorFlow 等深度学习框架原生兼容，极大简化了数据采集流程。尽管受限于传统 OpenGL 渲染架构，其在高保真度及非刚体交互方面较其它平台稍显逊色，但它凭借稳定的物理特性，被广泛应用于机器人控制算法的快速原型开发、学术研究以及大规模并行训练场景。

4.1.3 Isaac Sim

作为 NVIDIA 基于 Omniverse 平台打造的旗舰产品，Isaac Sim 代表了当前仿真的技术高峰。它可以利用 GPU 加速实现光线实时追踪与物理级别的传感器仿真，极大缩短了 Sim-to-Real 的迁移距离。该平台是自动驾驶、服务机器人开发及工业数字孪生领域的首选，尤其支持大规模强化学习训练。然而，其对显卡性能的高度依赖和较为复杂的部署流程，也提高了研发初期的硬件成本。

4.1.4 Unity ML-Agents

Unity ML-Agents 将顶级游戏引擎的视觉渲染优势引入机器人领域，为研究人员提供了卓越的环境建模能力。该软件深度集成了多种强化学习算法，是研究具身视觉导航与人机交互的强大工具。虽然在高精度工业级力学碰撞模拟上稍逊于 MuJoCo，但在构建虚拟环境和交互逻辑方面优势显著。

4.1.5 CoppeliaSim (原 V-REP)

CoppeliaSim 凭借极其灵活的内嵌脚本 (Lua) 控制机制，在工业自动化仿真领域占据重要地位。它提供强大的远程 API，支持 Python 和 Matlab 等多种语言跨平台调用，其模块化设计有利于搭建仿真场景，常用于机器人学算法验证与具身认知建模，但在进行大规模并行仿真时，系统性能下降较为明显，且场景的真实感略逊于其他平台。

4.1.6 Gazebo

Gazebo 是 Open Robotics 旗下的开源长青树，也是 ROS/ROS2 生态系统的核心组成部分，其插件化架构允许开发者自定义传感器与控制器，并切换多种物理引擎，具有深厚的社区积累，被广泛应用于机器人教学、服务机器人开发，以及 SLAM 与导航算法验证。尽管在处理多机器人系统仿真时运行效率会随规模增加而下降，但在机器人工程实践中具有重要应用价值。

4.1.7 Webots

Webots 由 Cyberbotics 公司推出，以 “开箱即用” 的高效体验闻名，内置了大量官方认证的机器人标准模型 (如 NAO、e-puck 等)。它在物理精度与视觉渲染之间取得了良好平衡，是机器人教学、生物启发控制及认知机器人研究的理想平台，同时也是 RoboCup 等国际竞赛的官方常用平台。虽然其高度封装特性限制了底层深度扩展，但在快速搭建原型验证方面性能优异。

表 3 主流软件功能特性与适用场景比较

表 4 指标观测方式与量化依据

4.2 综合评价体系

具身智能研究涵盖感知、行动、学习、自适应与人机交互等多个层级，单一的评价指标难以全面评价软件系统的整体性能。因此，需要建立一个全方位、多层级的评价体系，对不同的建模与仿真平台进行综合考量。本节综合现有研究成果与各平台功能特性，提出了一个包含六项指标的综合评价体系。

4.2.1 保真度

该指标主要用于评价仿真环境对现实世界的还原程度，直接影响仿真训练结果与真实环境之间的一致性，对于机器人精密作业、完成复杂任务至关重要：

1.物理保真度：指对刚体、柔体、流体、绳索等不同形态物体之间相互作用模拟的精确程度，这一过程涉及到对碰撞响应时间、摩擦力、重力、惯性、动量等不同物理参数的耦合模拟。精度越高，智能体训练获得的策略就越贴近现实，与现实世界的差异就越小。

2.感知保真度：指仿真环境对视觉、触觉、力觉、深度等不同传感器的仿真精度，主要涵盖三类传感仿真：一是视觉传感，包括图像渲染质量 (光影、纹理)、相机畸变、噪声、动态范围及延迟模拟；二是触觉与力觉传感，包括触觉反馈及力矩测量模拟；三是本体感知，包括对关节位置、姿态、速度、加速度及角速度等信息的模拟。

3.材质保真度：指软件的渲染真实程度，例如在光线追踪、材料质感等方面与真实世界的相似程度，以便实现从仿真到现实的视觉策略迁移。

4.2.2 仿真效率

仿真效率可以有效衡量仿真环境的运行速度、资源消耗 (如计算、内存) 和数据生成能力，直接决定了智能体训练迭代周期长短，高仿真效率意味着在相同时间内智能体能够进行更多轮次的试错：

1.步进速率：反映仿真系统推进虚拟时间的能力，可通过单位时间内的仿真步数或环境交互次数进行观察。

2.资源利用率：资源利用率指软件平台对 CPU、GPU、显存、内存等计算资源的利用能力。

3.数据生成效率：数据生成效率一方面指软件平台快速生成大规模、多样化的训练数据的能力，另一方面指训练数据的可复用能力。

4.2.3 可扩展性

可扩展性代表了仿真平台应对任务复杂度提升 (如物体数量增加、场景复杂度提高、智能体规模扩大) 的能力，它决定了仿真平台的上限和应用范围，于工业数字孪生和系统级机器人仿真任务具有重要意义：

1.场景复杂度扩展：指仿真软件构建包含大量交互物体、大规模地形、复杂结构的场景的能力。

2.智能体数量扩展：指仿真软件支持多智能体或多环境同步仿真，以实现大规模多智能体交互与协同的能力。

3.软硬件架构扩展：支持分布式仿真、外部算法接入、云原生部署及增加计算节点以提升整体仿真规模的能力。

4.2.4 可泛化性

可泛化性是指在仿真环境中训练形成的智能体，对新的场景、物体和任务的适应能力，以及向新环境、新任务或现实世界迁移的潜在能力，它能够帮助智能体学习真实世界中的普适规律，是智能体能否在真实世界实现推广的关键：

1.场景泛化：对光照、纹理、物体布局、物理参数、地形和传感器参数参数进行变化或随机化的能力。

2.对象泛化：对物体类别、形状、大小、质量、摩擦系数和材质属性进行建模或随机化的能力。

3.任务泛化：定义和组合多种任务，训练出更具通用性的策略，并将智能体学到的技能组合或迁移到新任务上的能力，是评价其任务泛化能力的重要依据。

4.鲁棒性：通过引入可控干扰 (如突发噪音、临时障碍)，以测试并提升智能体应对环境中随机噪声、外部扰动等不确定因素的抵抗能力。

4.2.5 可交互性

可交互性反映了系统与外界进行实时交流与信息转换的能力。在开发过程中，可交互性能够将专家知识直接嵌入智能体策略，便于研究人员直观了解智能体行为，是提升训练效率、助力算法调试以及人机协同的重要保障：

1.在环交互：指研究人员直接介入仿真过程，深入观察智能体与环境状态变化，进行示教、引导、纠正或远程操作。

2.实时监控：指平台能提供包含智能体状态、传感器数据、奖励变化、轨迹信息和环境动态的可视化展示。

3.远程调试：指平台支持脚本控制、远程 API 调试、读取日志、回放数据和外部插件接入。

4.2.6 接口标准化

设立该指标是为了衡量软件平台与外部算法、工具链进行数据交换的规范化、统一化程度，标准化的接口能够极大降低研究人员的使用门槛，使算法能够快速在不同仿真平台间进行迁移和验证，指标内容如下：

1.API 通用设计：指应用程序编程接口应该提供清晰、一致、稳定且具有完整说明文档的应用程序接口，支持 Python、C/C++、Lua 或其他主流开发语言，并支持跨平台运行 (如 Linux、 Windows、macOS 等)。

2.开发兼容性：指系统框架应兼容 ROS/ROS2、URDF、SDF、USD 等机器人建模标准，并提供与主流机器学习框架 (如 PyTorch、 TensorFlow) 的标准接口。

3.数据标准化：指软件提供的观察空间、动作空间、奖励函数等数据的格式均为标准格式，支持不同算法之间进行对比和迁移。

4.3 软件综合评分

为进一步展示综合评价体系的评分效果，本节对 4.1 节中的主流仿真平台进行定量评价。由于不同仿真平台的设计目标和应用侧重点存在差异，因此结合各平台功能特性、接口支持情况、典型应用案例、公开 benchmark 或批量仿真示例等信息对各项指标进行评分。每个指标采用 1-5 分等级评分：5 分表示平台对观测项有原生支持，并提供较完整的官方文档、示例或 benchmark；4 分表示主要功能支持较完整，但部分功能需要插件或外部工具配合；3 分表示能够满足基本应用需求，但场景覆盖面或标准化程度有限；2 分表示相关功能支持较少；1 分表示未见明确支持。该评分主要面向机器人学习、Sim-to-real 迁移、数字孪生、移动机器人导航、机械臂控制、多智能体仿真和机器人教学实验等任务场景，属于基于平台功能特性和典型应用场景的半定量评价，软件综合评分结果使用二维雷达图展示。

图 8 综合评价体系

5 案例分析

建模与仿真是具身智能研究中的重要环节，为验证建模与仿真体系的有效性，本节面向灵巧手自适应抓取开展仿真研究。

图 9 各软件综合评价结果

实验选用 Isaac Gym 仿真平台，使用开源数据集 UniDexGrasp 进行仿真训练。训练流程分为 两步，第一步依托先验知识库，生成灵巧手与物 体接触时的抓取姿态；第二步模拟灵巧手从初始 状态运动到抓取姿态时所需要的一系列动作。具 体运动过程如下：灵巧手从初始位置做运动迁移， 在抵达物体前生成标准静态抓取位姿，对物体做 夹持、抓起的完整动作，实现从静态目标位姿生 成到动态抓取的全流程仿真训练。

为验证抓取策略的泛化性，选择了 “花瓶”、 “细颈瓶”、“直筒瓶” 以及 “锥形瓶” 作为抓取 对象，抓取效果如图 10 所示，其中深绿色模型为 待抓取物体点云模型，浅蓝色手势为物理约束优 化得到的最终抓取姿态。优化后的抓取手势紧密 贴合不同物体轮廓形态，实现稳定的自适应抓取。

在此过程中，抓取环境对应仿真体系中的基 础支撑层，包含重力环境，光照条件以及多维传 感器等，为灵巧手抓取训练提供了一个复杂的虚 拟实验场景。体系架构中的环境对象层主要包含 静态知识库与动态场景模拟，静态知识库中储存 了数千个零件的三维模型和数万条静态抓取姿态 信息，动态场景主要模拟重力、碰撞与摩擦力等 物理过程，并在每一轮训练中随机初始化灵巧手 与目标物体的相对位姿；核心仿真层首先实时采 集灵巧手与环境信息，接着以目标抓取姿态为约 束进行决策规划，并利用 PPO 策略输出控制指令， 最后将控制指令分解为底层驱动指令，让灵巧手 在虚拟环境中完成接近、夹持、抓取这一时序过 程。管理验证层则通过状态反馈与奖励评估对优 化策略进行持续迭代，最终实现对不同物体的稳 定、通用抓取。

图 10 不同物体自适应抓取示意图

6 总结与展望

具身智能机器人是发展通用人工智能的必经 之路，而建模与仿真技术是具身智能机器人能否 部署到真实世界的关键。本文通过系统梳理与体 系构建，对具身智能机器人的建模与仿真技术进 行了全面研究。

针对当前具身智能建模仿真发展过程 中存在的分类标准混杂、体系架构缺失、映射关 系不明、关键技术松散、软件平台差异化分析不 足等问题，本文提出基于系统集成度指标的具身 智能机器人分类标准，构建涵盖建模、仿真、关 键技术和综合评价标准的多个架构体系；深度对 比各主流仿真平台功能特性，并通过案例分析证 明了体系的可行性。

随着硬件算力的持续突破、算法模型的不断 更新以及应用场景的加速拓展，未来具身智能建 模与仿真将朝着高保真度、强智能化、多元泛化 的方向发展。在核心技术层面，未来研究将进一 步聚焦世界模型、因果推理、自主学习、群体仿 真以及伦理安全等相关技术；在推广与应用方面， 建模仿真还将从工业场景不断向商业、医疗、家 庭以及特种作业场景渗透；同时，相关软件平台 也将向开放环境、多智能体协同、全生命周期仿 真不断演进，共同推动具身智能从封闭的虚拟训 练场走向开放复杂的现实世界。

原文刊载于《系统仿真学报》 作者：刘永奎 丁艺  汪智浩 秦兆锋 殷萱 涂维维 郑宇飏 訾斌  王力翚 张霖 林廷宇 王卫东 孙闯 冯凯