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仿真為智能體賦能的主流路徑
思瀚產(chǎn)業(yè)研究院    2024-11-06

仿真軟件有望實(shí)現(xiàn)大范圍應(yīng)用

主流的具身智能訓(xùn)練方法主要包括遙操作、動(dòng)捕、大模型等。其中，單一的遙操作或動(dòng)捕需由人類操作員直接控制，無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器替人。

大模型和智能體深度融合，具備較強(qiáng)泛化型。在數(shù)據(jù)選擇上，可采用仿真數(shù)據(jù)或真實(shí)數(shù)據(jù)。仿真通過(guò)構(gòu)建虛擬環(huán)境生成大量數(shù)據(jù)，成本較低，適合在新的環(huán)境中大范圍學(xué)習(xí)技能；利用真實(shí)數(shù)據(jù)能夠形成細(xì)分場(chǎng)景的數(shù)據(jù)壁壘，但成本及獲取難度相對(duì)較高。

遙操作（Teleoperation）能夠直接有效解決工業(yè)、極端危險(xiǎn)等應(yīng)用場(chǎng)景的剛需，但無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器替人。遙操作主要是通過(guò)專用設(shè)備將人類的動(dòng)作直接遷移到機(jī)器人身上，再由機(jī)器人通過(guò)傳感器收集數(shù)據(jù)，以達(dá)到雙向反饋的目的。在該種控制方式下，機(jī)器人由人類操作員直接控制，人類用戶負(fù)責(zé)高級(jí)規(guī)劃或認(rèn)知決策，而機(jī)器人負(fù)責(zé)下層的控制和執(zhí)行，并通過(guò)觸覺(jué)傳感器來(lái)感知即將抓取的物體。通過(guò)遙操作系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的遠(yuǎn)程控制。

遙操作的優(yōu)勢(shì)在于能夠精準(zhǔn)、高效地模仿人類動(dòng)作，并且實(shí)時(shí)捕捉傳輸關(guān)節(jié)角度、速度等關(guān)鍵狀態(tài)信息，相比其他訓(xùn)練路徑更為直接有效，且能夠解決工業(yè)、極端危險(xiǎn)等應(yīng)用場(chǎng)景的剛需。但遙操作由人類操作員直接控制，數(shù)據(jù)采集成本較高；并且單純依靠遙操作無(wú)法實(shí)現(xiàn)機(jī)器替人。

動(dòng)捕能夠?qū)⑷祟悇?dòng)作直接遷移到機(jī)器人身上，但同樣無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器替人。動(dòng)捕一般是由演示人員穿好動(dòng)作捕捉套裝，衣服上的電位器通過(guò)數(shù)據(jù)線和電腦相連接，因此演示人員的的全身運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)會(huì)被記錄下來(lái)，供機(jī)器人學(xué)習(xí)。特斯拉在 2023年股東大會(huì)上展示 Optimus 的進(jìn)展時(shí)，視頻中工作人員穿戴動(dòng)捕服進(jìn)行演示，人類的動(dòng)作能夠直接遷移到機(jī)器人身上，機(jī)器人再通過(guò)傳感器收集數(shù)據(jù)，以達(dá)到輸入的目的。

動(dòng)捕的優(yōu)勢(shì)在于人類的動(dòng)作能夠直接遷移到機(jī)器人身上，在實(shí)際訓(xùn)練中，動(dòng)捕往往與遙操作結(jié)合使用，因此尤其適合人形機(jī)器人訓(xùn)練。但與遙操作類似，單一動(dòng)捕無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)機(jī)器替人。

大模型具備較強(qiáng)泛化性，仿真數(shù)據(jù)有望大范圍應(yīng)用。谷歌 RT 采用該種技術(shù)路徑。谷歌在 RT-1 和RT-2 的框架上使用 X-Embodiment 數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，該數(shù)據(jù)集包含在 22 個(gè)機(jī)器人上采集的能夠完成16 萬(wàn)個(gè)任務(wù)的上百萬(wàn)條數(shù)據(jù)。其中，RT-1 充當(dāng)小腦層級(jí)的控制器，由大模型負(fù)責(zé)頂層理解和指令分解，例如打開(kāi)抽屜、將物體從抽屜里拿出來(lái)等。 RT-2 采取端到端路徑，將語(yǔ)言、動(dòng)作 tokens 進(jìn)行對(duì)齊，微調(diào)后得到 VLA 模型，使得模型能夠通過(guò)視覺(jué)輸入和語(yǔ)言指令生成正確的動(dòng)作標(biāo)記序列。

大模型使機(jī)器人從 Model-Based 向 Learning-Based 轉(zhuǎn)變，在解決復(fù)雜和高維度的運(yùn)動(dòng)控制問(wèn)題上具備更高的上限。但是大模型的訓(xùn)練需要海量數(shù)據(jù)，按數(shù)據(jù)來(lái)源分類，可分為真實(shí)數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)。真實(shí)數(shù)據(jù)效果最好，但需要耗費(fèi)大量人力和硬件成本。仿真數(shù)據(jù)成本低，可以大規(guī)模獲取，但通常存在 sim-to-real gap。

CAE 用于工業(yè)仿真模擬，國(guó)產(chǎn)化率正快速提升

CAE 屬于研發(fā)設(shè)計(jì)類軟件，用于工業(yè)仿真模擬。 CAE 軟件分為前處理、求解器和后處理三大模塊，其中求解器為 CAE 軟件的核心。前處理過(guò)程中，用戶在 GUI 為求解器提供/生成實(shí)際的幾何模型和空間網(wǎng)格，選擇物理模型和數(shù)值求解算法及其參數(shù)，并根據(jù)實(shí)際工況設(shè)置求解的邊界條件；求解器是針對(duì)特定場(chǎng)景，如結(jié)構(gòu)變形、液體流動(dòng)等，用數(shù)字算法模型的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)物理規(guī)律、數(shù)學(xué)原理的客觀還原；求解結(jié)束后，后處理模塊為客戶提供可視化界面，對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行提取、分析和多方式展示。

跨學(xué)科能力不斷增強(qiáng)，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)。CAE 軟件集成了物理學(xué)、數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程學(xué)等多領(lǐng)域的知識(shí)，隨著其跨學(xué)科融合能力的不斷增強(qiáng)，CAE 軟件能夠處理多物理場(chǎng)耦合問(wèn)題，并提高產(chǎn)品研發(fā)的效率，并通過(guò)模擬和分析來(lái)優(yōu)化設(shè)計(jì)來(lái)減少實(shí)際制造過(guò)程中的迭代次數(shù)。從而在汽車、航空航天、國(guó)防軍工、電子裝備等高端制造業(yè)中得到更為廣泛的應(yīng)用。根據(jù) IDC 的中國(guó)核心工業(yè)軟件市場(chǎng)預(yù)測(cè)，中國(guó) CAE 軟件市場(chǎng)規(guī)模將從 2021 年的 32.1 億元增長(zhǎng)到 2026 年的 74.8 億元，5年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá)到 18.4%。

專用領(lǐng)域搶占市場(chǎng)份額，國(guó)產(chǎn)化率快速提升。目前 CAE 軟件國(guó)產(chǎn)化程度較低，根據(jù) IDC 的《中國(guó)設(shè)計(jì)研發(fā)類工業(yè)軟件之 CAE 市場(chǎng)廠商份額，2022：流水爭(zhēng)先》，2022 年市場(chǎng)份額排名前三分別為Ansys、西門(mén)子和達(dá)索系統(tǒng)，均為國(guó)外廠商。但由于 CAE 軟件涉及結(jié)構(gòu)、流體、電磁、噪聲等各類不同專業(yè)領(lǐng)域，頭部廠商很難擁有全物理場(chǎng)的通用仿真產(chǎn)品，國(guó)產(chǎn)廠商加大投入，從專用領(lǐng)域搶占市場(chǎng)份額，國(guó)產(chǎn)化率持續(xù)提升。根據(jù)智研咨詢的計(jì)算，CAE 國(guó)產(chǎn)化率從 2016 年的 7.0%增長(zhǎng)至 2022年的 16.2%，同比增加 9.2 Pcts。

柔性、流體仿真具備較高技術(shù)壁壘。流體等具有高度的非線性特性，因此其運(yùn)動(dòng)和變形模式較為復(fù)雜，難以用簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述；而柔性物體在受力作用下可能會(huì)發(fā)生大變形，因此需要仿真模型能夠準(zhǔn)確捕捉到這些變形，傳統(tǒng)的小變形理論可能不再適用。因此在進(jìn)行柔性、流體仿真時(shí)，對(duì)于算法的穩(wěn)定性和收斂性大幅提升。

國(guó)內(nèi)廠商如索辰科技在流體領(lǐng)域具備深厚技術(shù)積累，其 Aries通用流體力學(xué)仿真軟件包含笛卡爾網(wǎng)格 CFD、非結(jié)構(gòu)網(wǎng)格 CFD 等多種求解器，支持氣動(dòng)噪聲、燃燒、多相、熱輻射等多物理場(chǎng)仿真計(jì)算，已為航空航天、船舶海洋等領(lǐng)域提供多個(gè)解決方案。

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