2025 年，“具身智能”（EAI）首次被写入政府工作报告，成为国家战略规划的重要内容。工信部发布的《人形机器人创新发展指导意见》明确将其定义为培育新质生产力、重塑全球产业格局的关键引擎。具身智能指具备物理身体，能通过与环境持续交互获取感知、认知与行动能力的智能系统。随着深度学习、强化学习及大模型技术的突破，具身智能正从理论探索走向落地应用，在机器人、自动驾驶及人机交互等领域展现巨大潜力。
具身智能机器人（EAIR）是通过物理身体与环境实时互动，并在交互中学习、决策和执行的智能系统。建模与仿真是推动其发展的关键技术：高保真建模提供参数化、可交互的“数字身体”，使机器人能在虚拟环境中学习；高效能仿真平台构建逼近真实物理规律的虚拟世界，提供低成本、安全的训练环境，大幅缩短研发周期。然而，现有研究尚缺乏对两者关系、关键技术体系及主流软件平台适用场景的系统分析。
本文系统梳理具身智能机器人建模与仿真领域的进展，提出多层级的建模与仿真体系架构，构建以交互感知、自主学习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，并深入探讨建模与仿真在研发过程中的角色及映射关系。
概述
本节回顾具身智能发展历程，从理论和应用维度梳理最新进展，阐述建模与仿真的核心内容，并对比传统机器人技术以揭示异同。
1.1 具身智能
具身智能历经数十年演进，主要划分为三个阶段：
1. 理论奠基期
1950 年图灵提出概念，设想机器通过传感器与执行器与环境交互。随后 Brooks 提出智能可直接从“感知 - 行动”交互中产生。受限于当时算力与硬件，理论与工程实践处于分立状态。
2. 技术积累期
21 世纪初，计算机视觉、传感器技术及深度学习取得进步。机器人从“无脑躯体”发展为“可感知执行机器”。此阶段智能依赖预设程序，泛化能力较差，本质仍为自动化工具。
3. 快速发展期
2022 年后，大语言模型（LLM）改变了发展轨迹。LLM 的理解与规划能力使机器人能执行复杂任务。技术路径转向以大模型为核心的“具身微调”和端到端学习，如 Google RT-2 模型及 OpenAI Dactyl 项目验证了“仿真训练 + 域随机化 + 强化学习”方案的可行性。
1.2 具身智能机器人
理论研究方面，仿真到现实迁移与多模态感知融合是两大核心方向。研究正从简单策略移植转向对物理差异、传感噪声的深度建模，主流方法包括域随机化、高保真物理引擎及元学习等。多模态感知则转向任务驱动的动态语义融合。
应用发展方面，2025 年成为规模化应用元年。以优必选 Walker S2 为代表的人形机器人已量产交付并投入生产一线。应用场景从工业制造扩展至商业服务、医疗康复及农业生产等领域。北京、上海、粤港澳大湾区等地已形成汇聚整机、零部件及算法软件的产业集群。
为客观评价不同种类的具身智能机器人，本文提出“具身智能系统集成度”分类体系，基于物理形态复杂度、“感知 - 决策 - 执行”闭环程度及任务泛化能力三个指标，将其划分为三类：
图 1 具身智能机器人分类
1. 单一系统具身智能机器人
针对特定结构化任务设计，结构简单、运动模式单一、感知有限。典型代表包括工业机械臂、AGV 及巡检机器人。主要应用于工业生产、物流仓储等，智能体现在单一任务效率优化。
2. 低集成度具身智能机器人
针对某一领域设计，结构较复杂，具备初步环境感知与规划能力，能胜任特定领域内多种任务。典型代表如波士顿动力 Spot。应用于科研、数据采集、工厂巡检等，核心特点是本体与智能初步协同，能适应动态非结构化场景。
3. 高集成度具身智能机器人
不针对特定任务，结构精密，具备强环境适应性与自主决策能力，拥有全面感知和人机交互能力。典型代表包括宇树 G1、智元灵犀 X2、特斯拉 Optimus Gen3 等。应用于精密作业、灾难救援、医疗服务等，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经历了四个发展阶段：
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）
核心是建立精确力学描述，采用解析方法进行建模。运动学常用 D-H 参数法、PoE 法；动力学广泛应用拉格朗日方程、牛顿 - 欧拉方程。仿真主要基于 MATLAB、Simulink 等通用软件进行机构分析，与环境无关联。
2. 柔顺性、接触力学与人机交互建模仿真（2000~2010）
焦点转向柔顺性、复杂接触力学及人机耦合。Cosserat 杆理论、PCC 模型成为经典方法。仿真技术出现 V-REP、Webots、Gazebo 等平台，集成 ODE、Bullet 等物理引擎，能模拟重力、摩擦等复杂交互。
3. 数据驱动、自主学习与智能建模仿真（2010~2020）
建模方式从机理驱动向数据驱动转变，利用神经网络学习动力学特性。仿真技术追求高质量训练数据及虚实迁移，提出混合现实仿真、像素级域自适应及可微分仿真器等方法。
4. 高保真数字孪生建模与虚实融合仿真（2020~ 至今）
追求建立与物理实体高度同步的数字孪生体。建模强调多物理域覆盖；仿真基于虚幻引擎提供接近真实的光照与传感器数据，结合 RTnet 及硬件在环（HIL）技术，实现毫秒级同步交互。
1.4 具身智能机器人建模仿真
具身智能机器人的建模与仿真已从传统的动力学分析演化为与环境实时交互的高保真世界模型。与传统方法相比，其在核心理论、计算目标、交互机制和泛化能力等方面存在本质区别（见表 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
体系架构
本节介绍基本概念，讨论建模与仿真的关系，并构建完整的框架体系。
2.1 概念
具身智能机器人建模与仿真（EAIR-MS）是指在计算机中构建包含本体、感知、运控及训练环境的数字化模型，并在遵循物理规律的虚拟世界中进行大规模仿真与训练的技术体系。建模构建智能体的内部结构和行为逻辑，仿真构建逼真、高效的虚拟环境用于训练。两者存在满射映射关系，如感知建模层需依赖仿真体系中的基础支撑层传感器模型及核心仿真层算法。
2.2 具身智能机器人建模体系
具身智能强调智能源于身体与环境的持续交互。为解决主动感知、物理定律遵循及开放环境适应等难题，构建包含六个层级的建模技术体系：
图 4 具身智能机器人建模体系架构
1. 本体建模层
构建智能体物理身体，包括形态尺寸、自由度、物理材料属性、驱动器及本体感觉与外感觉传感器等。
2. 环境建模层
对环境进行数字化建模，包括几何地图、语义地图（赋予物体语义标签）及动态建模（识别追踪物体状态）。
3. 感知建模层
从原始数据提取融合信息，包括信号处理与特征提取、多模态信息融合（视觉、触觉等对齐整合）及感知算法（目标检测、场景分割）。
4. 决策建模层
融合智能体与环境信息，构建动态框架。内容包括信息融合、未来预测（推演行动轨迹）及常识与先验知识整合（嵌入物理规律）。
5. 控制执行层
将高级指令转化为底层驱动任务，包括运动规划（生成无碰撞轨迹）、协同控制及控制律设计（反馈控制与高级策略调节）。
6. 人机交互层
构建“输入 - 决策 - 输出”闭环。输入包括自然语言处理、视觉追踪等；决策涉及任务规划；输出负责语音合成、表情动作表达等。
2.3 具身智能机器人仿真体系
仿真是为智能体提供安全、高效、可扩展的虚拟环境。为解决真机试错成本高、测试迭代难及虚实迁移失效等问题，构建包含五个层级的仿真技术体系：
图 5 具身智能机器人仿真体系架构
1. 基础支撑层
提供底层计算、渲染和物理核心能力。包括物理引擎（模拟运动碰撞）、渲染引擎（光线追踪、材质光照）、传感器模型及计算资源管理（并行计算支持）。
2. 环境对象层
构建具体可交互的仿真世界。包括静态场景构建、对象模型构建（含物理属性与语义）、动态环境模拟及语义与知识嵌入。
3. 核心仿真层
模拟智能体行为并实时反馈，构建“观测 - 模拟 - 更新 - 重新观测”循环。提供标准化 API 接口，实现观测空间与动作空间的交互闭环，是强化学习运行的基础。
4. 管理验证层
对仿真结果进行综合管理与评估。包括运行管理（参数配置、资源调度）、全流程评估（性能指标分析）及测试验证（批量随机场景测试）。
5. 人机交互层
连接智能体与人类，利用可视化、VR 等手段提供直观调试体验。包括智能交互界面、实时监控界面及 VR/AR 接口。
关键技术
具身智能机器人建模与仿真需在物理保真度、效率、可交互性及泛化性之间取得平衡。构建包含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
运动学描述空间运动关系（正/逆运动学求解）；动力学研究力与运动关系（正/逆动力学推导），是虚拟身体的物理基础。
2. 物理引擎技术
模拟动态行为，包括刚体动力学、柔体与流体动力学及传感器物理级仿真，确保高精度作业和复杂交互。
3. 图形渲染引擎技术
负责实时光线追踪、材质与光照模型（PBR 技术）及程序化场景生成，提升视觉真实感并为 AI 训练提供样本。
4. 高性能计算与并行仿真技术
利用 GPU 进行大规模并行计算，同时运行成千上万个仿真实例，大幅缩短训练周期。
5. 接触与摩擦仿真技术
解决物体表面非光滑性及多接触面摩擦计算难题，在计算效率与物理保真度间寻求平衡，使仿真更接近物理世界。
3.2 环境对象层
1. 场景与语义建模技术
将语义信息融入几何地图，使智能体能理解物体的材料、功能、物理属性及空间关系。
表 2 不同信息融合方式对比
2. 多模态传感器融合技术
协同处理视觉、触觉、力学等多模态数据。融合方式包括数据级（原始数据叠加）、特征级（特征拼接）及决策级（局部决策融合）。
3. 多物理场耦合技术
同时模拟力学、光学、声学等多种物理体系，包括刚体 - 柔体、结构 - 流体、触觉 - 感知及热 - 力耦合等。
4. 3D 扫描与实景重建技术
通过激光雷达、深度相机等采集现实数据，利用视觉算法创建高精度三维模拟场景，为仿真提供高保真训练环境。
5. 模型精确标定技术
利用内置算法及外部设备（如激光跟踪仪）对关节位置及模型参数进行精确标定与补偿，确保仿真与真机高度一致。
3.3 核心使能层
1. 系统辨识与参数识别技术
确定智能体内外参数，辨识实时动力学参数，推断物体质量分布及摩擦系数等，以生成动态运动轨迹。
2. 精确碰撞检测技术
包括广相检测（快速缩小范围）、窄相检测（计算穿透深度和法线）及连续碰撞检测（判断准确碰撞时间）。
3. 柔顺与力位混合控制技术
柔顺控制减轻意外冲击；力位混合控制动态分配位置与力的权重，确保精密任务顺利执行。
4. 运动规划与高动态控制技术
在非平稳状态下生成精确动态轨迹。通过非线性优化分解任务优先级，结合动力学模型直接命令关节力矩，并利用强化学习控制交互力。
5.“大脑 - 小脑”协作技术
模仿人类神经分工。“大脑”负责宏观任务规划与因果推理，“小脑”负责将抽象指令转化为平滑精确的动作序列，实现计算效率与鲁棒性的统一。
3.4 迁移验证层
1. 虚实融合技术
包括域随机化（视觉与动力学随机化）、混合仿真（部分硬件代替建模）及数字孪生，增强智能体适应性。
2. 仿真到现实迁移技术
通过高保真虚拟环境训练并迁移至真实世界。主流方法为动力学随机化，对阻尼、增益等参数随机取值以适应真实物理环境。
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
处理具有"4V"特性的多模态时序信息，记录实验数据以评估性能、诊断行为，并通过历史数据分析优化算法。
4. 云端仿真与资源编排技术
利用云算力构建大规模并行仿真环境，实现按需扩展。代表性技术为环境并行仿真，各实例独立运行并通过异步通信交换数据。
3.5 人机交互层
1. 自然人机交互技术
构建交互模型，使智能体能通过多模态通道理解人类意图并做出符合规范的行为，包括自然语言理解/生成、动作生成及手势表情识别等。
2. 群体智能调度技术
模仿蚁群、鸟群等社会性行为，通过分布式算法使多个机器人高效协同完成复杂任务，实现资源与路径的最优分配。
软件平台对比分析
本节对主流仿真软件平台进行比较分析，讨论功能特性与适用场景，并建立多维评价体系进行定量评价。
图 7 主流仿真平台
4.1 软件平台
4.1.1 MuJoCo
现归于 Google DeepMind 并已开源。以高精度多关节动力学仿真和数值稳定性著称，支持自动微分，是人形机器人仿真及策略梯度算法验证的首选工具。
4.1.2 PyBullet
基于 Bullet Physics SDK 开发，具备极高开发效率与轻量化部署能力。Python 接口完善，兼容主流深度学习框架，广泛应用于快速原型开发及大规模并行训练。
4.1.3 Isaac Sim
NVIDIA 基于 Omniverse 打造的旗舰产品。利用 GPU 加速实现光线实时追踪与物理级传感器仿真，缩短 Sim-to-Real 距离，是自动驾驶及工业数字孪生的首选，但硬件成本较高。
4.1.4 Unity ML-Agents
引入游戏引擎视觉渲染优势，深度集成强化学习算法。在构建虚拟环境和交互逻辑方面优势显著，适用于具身视觉导航与人机交互研究。
4.1.5 CoppeliaSim (原 V-REP)
凭借灵活的 Lua 脚本控制在工业自动化仿真领域占据重要地位。支持多语言跨平台调用，模块化设计利于场景搭建，但在大规模并行仿真时性能有所下降。
4.1.6 Gazebo
ROS/ROS2 生态系统核心组件。插件化架构允许自定义传感器与控制器，社区积累深厚，广泛应用于教学、服务机器人开发及 SLAM 算法验证。
4.1.7 Webots
以“开箱即用”闻名，内置大量标准机器人模型。在物理精度与视觉渲染间取得良好平衡，是教学、生物启发控制及国际竞赛的理想平台。
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
提出包含六项指标的综合评价体系：
4.2.1 保真度
评价仿真环境对现实世界的还原程度。包括物理保真度（碰撞、摩擦等模拟精度）、感知保真度（视觉、触觉等传感器仿真精度）及材质保真度（渲染真实程度）。
4.2.2 仿真效率
衡量运行速度、资源消耗及数据生成能力。包括步进速率、资源利用率及数据生成效率（大规模多样化数据生成及复用能力）。
4.2.3 可扩展性
应对任务复杂度提升的能力。包括场景复杂度扩展、智能体数量扩展及软硬件架构扩展（分布式仿真、云原生部署）。
4.2.4 可泛化性
适应新场景、物体和任务的能力。包括场景泛化（参数随机化）、对象泛化（属性建模）、任务泛化（技能迁移）及鲁棒性（抗干扰能力）。
4.2.5 可交互性
系统与外界实时交流的能力。包括在环交互（示教引导）、实时监控（可视化展示）及远程调试（API 控制、日志读取）。
4.2.6 接口标准化
衡量数据交换规范化程度。包括 API 通用设计（多语言支持）、开发兼容性（ROS/URDF 等标准兼容）及数据标准化（观察/动作空间格式统一）。
4.3 软件综合评分
基于平台功能特性和典型应用场景，对主流仿真平台进行半定量评价（1-5 分制）。评分结果使用二维雷达图展示，涵盖机器人学习、Sim-to-real 迁移、数字孪生等任务场景。
图 8 综合评价体系
案例分析
为验证建模与仿真体系有效性，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 平台及 UniDexGrasp 数据集。训练流程分为两步：依托先验知识库生成抓取姿态；模拟从初始状态到抓取姿态的动作序列。选取花瓶、细颈瓶等不同形状物体验证泛化性，优化后的抓取手势紧密贴合物体轮廓，实现稳定自适应抓取。
在此过程中，基础支撑层提供重力、光照及传感器环境；环境对象层包含静态知识库与动态场景模拟；核心仿真层实时采集信息并进行决策规划，利用 PPO 策略输出控制指令；管理验证层通过状态反馈与奖励评估持续迭代策略，最终实现通用抓取。
图 10 不同物体自适应抓取示意图
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，建模与仿真技术是其部署到真实世界的关键。本文针对当前发展中存在的分类标准混杂、体系架构缺失等问题，提出了基于系统集成度的分类标准，构建了涵盖建模、仿真、关键技术和综合评价的多个架构体系，并通过案例分析证明了体系的可行性。
未来，随着算力突破与算法更新，具身智能建模与仿真将朝着高保真度、强智能化、多元泛化方向发展。核心技术将聚焦世界模型、因果推理及群体仿真；应用场景将从工业向商业、医疗及家庭渗透；软件平台将向开放环境、多智能体协同及全生命周期仿真演进，共同推动具身智能走向开放复杂的现实世界。
审 核：李国庆
来 源：《系统仿真学报》网络首发时间 2026-07-13，如有涉及版权等问题请及时联系我们，著作权解释权属原创者所有，本文由智能制造 IMS 推荐阅读！
