光轮智能联手新思科技，打通机器人仿真校准链路

光轮智能与新思科技联合发布了面向具身智能机器人的仿真校准成果，据报道，这项成果在工业接触任务类别中实现了CAE工程仿真精度的机器人任务级仿真校准。技术链路由光轮智能主导定义并跑通，其全栈自研仿真平台SimFoundry承担真实测量、物理建模与自动化校准，新思科技旗下Ansys Motion则提供多体动力学软件及部件力学分析支持。

双方的合作使机器人仿真训练在接触、抓取、装配等任务中的物理一致性得到显著提升，也为后续从部件级工程分析到任务级机器人训练的精度衔接提供了可复用的技术路径。

RJ45插入案例揭示校准价值

校准链路的效果在一个RJ45网线插入案例中得到具体呈现。初始模型中，仿真结果难以匹配真实的插入力，误差明显；Ansys Motion的分析发现，插头内部金属触点的形变带来了额外阻力，这一细节在原有模型中未被充分表达。

CAE数据反馈至SimFoundry后，平台执行自动化校准，最终最差轴向力曲线的归一化误差降低了91.7%。这一数字直接对应了从工程仿真到机器人任务仿真的精度跨越，也说明接触类任务中微观形变对宏观力反馈的影响不可忽略。

更关键的是，该案例验证了自动化校准流程在真实接触任务中的可行性，使工程级力学分析结果能够被直接用于修正机器人训练所需的物理模型。

SimFoundry的求解—测量—生成链路

SimFoundry作为光轮智能全栈自研的仿真平台，其技术路径被概括为“求解—测量—生成”三位一体。平台通过真实实验采集摩擦、刚度、形变、接触力等参数，并处理刚体、柔体、颗粒与动力学响应，使物理建模不再依赖单一的经验估算。

在此基础上，SimFoundry基于OpenUSD和SimReady管线自动生成经过物理验证的资产与任务，这意味着校准后的模型可以直接进入机器人训练流程，而不必在仿真与实测之间反复切换。

该平台面向具身智能和机器人仿真训练，旨在提升机器人在接触、抓取、装配等任务中的物理一致性；其求解环节负责对真实测量数据进行物理参数反推，测量环节提供多类接触状态下的实验数据支撑，生成环节则把校准结果转化为可训练、可交互的仿真资产。

参与Newton委员会与SimReady资产规范

光轮智能的仿真能力还延伸至行业标准层面。该公司参与了Newton仿真技术委员会的相关工作，并介入SimReady资产规范事务。2026年7月，光轮智能与西门子共建工业级Real2Sim基础设施，将真实世界测量与仿真生成之间的数据通道进一步打通。2026年10月21日，英伟达发布SimReady Central Library，其中包含超过2000项具备物理属性的仿真资产，光轮智能参与了其中大部分资产的质检工作。

从CAE到机器人任务仿真的衔接

此次联合发布的核心在于打通CAE工程仿真与机器人任务仿真之间的数据闭环。传统上，工程仿真追求部件级力学精度，而机器人仿真更关注任务级交互反馈，两者之间的参数传递往往依赖人工调整。

光轮智能与新思科技的合作将Ansys Motion的部件力学分析结果直接输入SimFoundry的自动化校准流程，使接触力、形变等关键参数得以在任务仿真中保持工程级精度。

消息称，该链路已在工业接触任务类别中得到验证，RJ45插入案例中的91.7%误差降幅即为直接证据。相比之下，以往机器人仿真中的接触模型多基于简化假设，难以反映金属触点形变等局部效应，而此次校准链路通过引入CAE分析结果，使任务级仿真能够继承工程级力学细节。

面向具身智能的资产生成能力

SimFoundry基于OpenUSD和SimReady管线的资产生成能力，使校准后的物理模型能够以标准化形式输出。OpenUSD提供了场景描述的通用格式，SimReady管线则确保资产携带物理属性与交互语义。

光轮智能参与英伟达SimReady Central Library的质检工作，进一步表明其校准标准与行业主流资产规范之间的兼容性。2026年7月与西门子共建的Real2Sim基础设施，则为真实测量数据向仿真资产的转化提供了工业级支撑。

这些环节共同构成了从真实实验到机器人训练资产的完整链路；其中，真实实验负责提供摩擦、刚度、形变等基础参数，OpenUSD与SimReady管线负责统一资产表达，质检工作则保障资产在进入训练前的物理可靠性。

接触任务中的物理一致性提升

接触、抓取、装配等任务对物理一致性的要求远高于单纯的视觉或运动仿真，因为接触力、摩擦系数与形变响应会直接影响机器人的动作策略。光轮智能与新思科技此次联合发布的成果，把Ansys Motion在部件级力学分析中的精度引入机器人任务仿真，使接触类任务在训练阶段就能获得接近真实物理反馈的数据。

RJ45插入案例中，金属触点形变带来的额外阻力被纳入模型后，最差轴向力曲线的归一化误差降低了91.7%，这表明校准链路能够有效缩小仿真与实测之间的差距。基于这一结果，SimFoundry生成的资产可以直接用于接触、抓取、装配等任务的训练，无需额外的人工参数修正。

工业级Real2Sim基础设施的支撑

2026年7月，光轮智能与西门子共建的工业级Real2Sim基础设施，为真实测量数据向仿真资产的转化提供了工业级支撑。该基础设施连接真实世界测量与仿真生成之间的数据通道，使摩擦、刚度、形变、接触力等参数能够以工业级精度进入SimFoundry平台。

结合OpenUSD和SimReady管线的标准化输出，校准后的物理模型可以稳定地用于机器人训练流程。光轮智能参与Newton仿真技术委员会及SimReady资产规范事务，则使这一基础设施的产出与行业主流资产规范保持一致；英伟达SimReady Central Library中超过2000项资产的质检工作，也进一步验证了光轮智能在物理一致性保障方面的能力。