机器之心发布 「RoboMirage」具有以下核心特性： 1. 全物体类型兼容的可扩展接触建模框架 支持刚体、1D/2D/3D 可形变体、多关节结构及各种机器人末端执行器的多样接触，具备强耦合仿真能力，兼容未来可微仿真与高精度训练需求，且允许用户自定 义扩展功能，为多样化场景提供灵活适配的底层架构。 RoboScience 在具身智能的发展路径中，如何获得海量且高质量的数据是行业绕不开的核心问题。 如果说大语言模型依赖于互联网规模的语料库，那么具身智能的成长同样需要规模化的交互经验。现实中，收集这些数据的代价极高：机械臂等硬件部署成本 高，单台投入就需数万元，且难以规模化；数据采集环节依赖经验丰富的数采员且耗时漫长。而在仿真环境中，智能体则可以以更低成本、更高效率进行无限次 试错，从而快速积累大规模交互经验。 正因如此，过去几年中，仿真器已经成为具身智能发展的重要支撑工具，也催生出一批优秀的开源与商业化平台。它们让机器人学、强化学习和智能体研究得以 快速推进，奠定了行业的基础。 但随着研究不断深入，行业对于数据提出了更高要求： 更高 的 物理精度 ，以保证数据与现实世界的贴合度； 更丰富的交互类型 ，覆盖刚体 ...