当前，工业具身智能领域已形成明确共识：制约机器人在生产场景中规模化落地的关键瓶颈，并不单纯取决于算法模型的能力边界，而是缺乏符合工业级精度要求、可直接支撑交互学习的高质量物理训练数据。
工业机器人要完成分拣、装配、搬运等复杂作业，必须在对应场景中进行大量交互试错与策略迭代。但当前行业的数据供给方式，仍主要依赖实体产线采集与人工逆向三维建模：单场景POC 验证往往需要投入大量人力开展环境测绘与模型搭建，周期长、边际成本高。
更重要的是，现有数据大多集中在视觉外观层面，对几何公差、材料力学特性、表面摩擦系数、形变响应等物理信息覆盖不足，难以支撑机器人形成对真实工业交互逻辑的理解与预测。
互联网公开数据难以满足工业精度要求，真机采集又受限于样本规模与场景覆盖能力。因此，建立高质量工业数据的规模化供给链路，已成为推动具身智能在工业场景中稳定落地的核心命题。
而这一命题的解决，正推动产业生态走向更深层协同：西门子依托数十年工业数字化积累，提供几何保真数模资产与产线知识；摩泛科技则通过空间智能底座，将静态工业资产转化为可用于机器人训练与策略验证的动态工业世界模型。
作为全球工业数字化的标杆企业，西门子具备支撑工业物理AI 数据供给的核心资源禀赋。
以西门子南京全球首座原生数字化工厂为例，在实体工厂动工前，完整的产线布局、生产流程与设备运行逻辑已在虚拟空间完成全流程仿真验证；工厂投产后，实体产线的实时运行数据持续回流，并反向校准虚拟仿真模型，形成“虚拟预演 — 实体落地 — 数据回流 — 仿真迭代” 的闭环体系。
该工厂也于 2026 年入选世界经济论坛 “灯塔工厂”，成为工业数字化转型的全球范本。
西门子南京原生数字化工厂
支撑这一模式的底层基础，是西门子在数十年工业软件实践中沉淀形成的全品类三维数模资源库。从单台生产设备到工装物料，相关模型均承载了较为完整的几何、材料与物理属性信息。这类资产并非短期项目化采集所得，而是工业数字化长期进程中持续积累形成的体系化数据家底，具有显著的稀缺性与复用价值。
这些具备几何保真、材料保真、物理保真特征的高保真数模资产，正是工业机器人训练所需的核心“原料”。
然而，静态数模资产并不能直接转化为机器人可交互的训练环境，还需要经过专业化的工程化转化，将离散模型组装为具备完整物理规则、可支持机器人自主交互与策略迭代的虚拟工业世界。这一关键转化环节，正是摩泛科技与西门子协同的核心价值所在。
高保真渲染的工业仓储与产线场景（来源：摩泛科技官网）
摩泛科技：以空间智能底座构建工业物理AI 基础设施
作为国内工业物理AI 与空间计算领域的核心科技企业，摩泛科技正通过全栈自研能力，推动工业仿真、世界模型与具身智能训练体系的深度融合。
公司自2014 年启动数字孪生领域技术预研，2017 年正式落地上海。面对国内工业仿真与空间智能工具链长期依赖海外技术的行业现状，摩泛科技坚持核心技术自主可控，围绕空间建模、物理仿真、场景编排与智能体训练构建体系化能力，形成面向工业场景的空间智能底座。
基于这一底座，摩泛科技已逐步获得全球产业生态的认可：公司入选英伟达Inception 初创加速计划卓越企业，并持续参与全球顶级产业生态合作；2025 年中国国际工业博览会上，摩泛科技与 ABB 机器人签署战略合作协议，共同推进工业具身智能高保真物理 AI 技术落地；2026 年世界人工智能大会（WAIC）上，摩泛科技作为西门子 Xcelerator 核心生态合作伙伴完成签约，并正式发布Mogine Hub（摩擎万象）高保真空间计算平台，进一步明确了“打造具身智能时代物理世界数据基础设施，构建工业级高保真世界模型引擎” 的定位。
摩泛科技Mogine Hub 摩擎数智平台
摩泛科技的空间智能底座，并非单一可视化工具，而是面向工业智能训练的综合性基础设施，其核心能力可概括为四个层面：
• 空间建模能力：支持高精度三维场景导入、结构解析与场景重构，能够将设备、工装、物料等离散资产组织为统一的工业空间表达；
• 物理仿真能力：面向工业交互场景实现力学响应、接触摩擦、形变反馈与运动约束的高保真模拟，为机器人提供接近真实产线的交互反馈；
• 场景编排能力：支持产线布局、工艺路径、任务逻辑与环境参数的灵活配置，使虚拟工业环境能够快速复现不同制造场景与工况变化；
• 智能训练能力：为机器人智能体提供可交互训练环境，支持策略学习、路径规划、视觉检测与运动控制算法的闭环验证。
在Mogine Hub 中拖拽式搭建虚拟产线，框线内为 AGV 行走路径。
在此基础上，摩泛科技进一步提出并实践“四维保真”仿真技术体系，目标是提升虚拟环境与真实产线之间的一致性：
同一精密零部件的四重仿真表达：几何→ 材质 → 力学 → 光学
• 几何保真：实现微米级精度的零部件与工装结构还原，匹配工业级公差要求，复现产品与设备的细微结构特征；
• 材质保真：精准模拟金属、电池极片、柔性薄膜等工业物料的形变特性与光学属性，增强虚拟对象与真实物料的一致性；
• 力学保真：内置实时动力学求解能力，可对抓取、摩擦、弯折、装配等工业作业中的力学行为与交互反馈进行计算；
• 光学保真：完整模拟车间环境光照、工业相机成像链路与光学畸变，降低视觉识别算法在虚实迁移中的偏差。
这一体系，本质上是针对工业领域长期存在的Sim2Real Gap（虚实迁移差距）问题进行系统性补强。
传统仿真往往更关注场景外观呈现，导致虚拟环境中调试的参数在实体设备上出现适配偏差；而摩泛科技的空间智能底座，通过几何、材质、力学与光学的联合高保真，使机器人在虚拟环境中形成的作业策略能够更平滑地迁移至真实产线。
目前，相关技术已在3C 电子、动力电池等精密制造场景中完成规模化验证，机器人抓取、组装、分拣等作业流程可在虚拟空间中完成前置调试，仿真输出的运动控制参数、路径规划结果与视觉检测模型可直接向实体产线下发。
值得注意的是，摩泛科技的空间智能底座并非仅面向单一场景的仿真工具，而是具备工业级复杂环境承载能力的通用基础设施。
其底层支撑包括两个关键部分：一是高性能算力架构，可支持十万级节点规模的大型产线实时物理仿真、空间计算与工业大模型并行推理；二是公司自建的超大规模USD 高保真数字资产库，覆盖工业设备、工装与物料等多类模型资源，为不同行业的仿真应用提供底层资产供给。
摩泛科技始终秉持“产业现实主义” 的技术理念：前沿技术必须进入真实产线，经过工业工程师的验证与迭代，才能形成持续价值。这也是摩泛科技能够持续获得全球工业头部企业认可的重要原因。
摩泛科技与西门子的协同，本质上是工业数据资产与空间智能能力的优势互补，共同构建“资产供给 — 空间重构 — 物理仿真 — 智能训练 — 闭环验证” 的完整链路。
西门子的全品类工业数模与产线方案，可通过标准化接口导入Mogine Hub 平台；在空间智能底座的支撑下，离散的数模资产被进一步组装为可动态运行、可交互迭代的物理 AI 世界模型。
车间布局、产线设备、工装物料逐一进入统一空间，物理规则、运动约束与环境参数实时生效。在这一虚拟工业世界中，机器人可围绕分拣、装配、搬运等任务进行全流程模拟，平台自动输出碰撞风险、路径效率、视觉识别误差、产线瓶颈等多维度数据，反向支撑产线设计与机器人策略优化。
这种协同模式的价值，已开始在具体制造场景中量化落地。依托“仿真批量生成 + 真机少量校准” 的融合数据集，制造企业无需提前搭建完整实体产线，即可批量生成高保真训练样本，并结合少量真机实测数据完成模型训练，从而将线下实体产线的调试工时压缩 60% 以上。目前，该联合方案已在 3C 电子、动力电池、高端装备制造等行业实现规模化落地。
双方的生态位互补，也构成了协同的重要基础。西门子的工业AI 体系可对产线规划与控制程序进行生成式优化，但方案效果仍需要高精度三维环境与物理仿真进行校验；摩泛科技的空间智能底座，则补上了这一关键验证环节，形成 “AI 生成方案 — 四维高保真仿真验证 — 数据反馈优化 AI 模型” 的闭环。
西门子输出工业数字化体系与数据资产，摩泛科技输出空间智能底座与物理 AI 转化能力，双方通过专业化分工，共同提升工业具身智能的落地效率。
摩泛科技与西门子的协同，不仅是企业层面的业务合作，也为工业具身智能行业提供了具有参考意义的范式启示。
过去，具身智能企业进入工业场景，往往需要覆盖数据采集、场景搭建、模型训练等多个环节，重复投入高、规模化难度大。
而摩泛科技与西门子的协同模式，探索出了一条更加专业化的分工路径：数据资产方专注核心资源沉淀，空间智能平台方专注技术转化与能力输出，通过生态协同实现效率最优。由此，工业具身智能的产业链分工雏形正在逐步显现。
更深层的变化，在于工业数据资产的价值重估。在物理AI 时代，制造企业长期积累的仿真数模资产，已不再仅仅是内部设计参考资料，而是可以转化为 AI 生产力的核心 “数据矿山”。
西门子并未直接布局机器人整机业务，却凭借海量工业数据资产，成为具身智能落地进程中的关键参与者；而以摩泛科技为代表的科技企业，则卡位在 “数据矿山 — 空间重构 — 世界模型 — 智能应用” 的关键转化环节，成为连接工业数据与具身智能的重要枢纽。
数据正在成为物理AI 时代的核心生产要素。对于工业具身智能产业而言，未来的核心竞争，不仅来自算法模型本身，也来自高质量数据资产、空间智能底座与物理仿真能力的综合支撑。
掌握核心数据资产、具备高保真空间重构与物理仿真转化能力的企业，将更有机会把握产业演进的主动权。而围绕工业数据价值挖掘与物理 AI 落地形成的新赛道，才刚刚开启新的发展阶段。
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