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资讯 随着人工智能加速从数字世界走向真实物理世界，具身智能技术的发展正在推动 AI 训练体系不断演进。真实场景数据如何获取、仿真环境如何构建、训练效果如何评测，以及智能体如何从虚拟环境走向真实场景，正成为物理 AI 产业发展的重要环节。
风应科技于2026年7月正式成立，由风语筑控股、联合松应科技设立，面向物理 AI 领域布局数据、仿真与评测相关业务。公司将围绕真实场景数据采集、空间数据生产、仿真环境构建、合成数据生成、评测验证及 Sim2Real 虚实迁移等方向，探索构建覆盖数据生产、仿真训练与应用验证的技术和服务能力，为具身智能、机器人等领域提供基础设施支撑。
PART 01
从真实世界到虚拟训练环境：
物理AI的基础设施需求
物理 AI 的训练不仅需要真实世界中的空间结构、物体关系、人体动作与交互轨迹等数据，也需要覆盖不同环境、任务和条件的多样化训练样本。真实场景采集能够提供来自物理世界的实际观测与交互数据，但在数据获取效率、场景覆盖范围和复杂任务复现等方面存在一定局限。
仿真与合成数据技术为拓展训练数据来源提供了新的路径。通过对真实空间进行数字化构建，在虚拟环境中模拟物体、机器人及其他智能体的交互过程，可以在可控条件下拓展场景与任务组合，生成不同环境和任务条件下的训练样本。结合仿真评测、真实场景测试与反馈迭代，还能够为智能体的能力验证和持续优化提供支持。
面向这一产业需求，风应科技将围绕真实数据采集、数据治理、空间环境构建、仿真与合成数据生产、评测验证等环节开展布局，推动真实场景数据与虚拟仿真训练相结合，逐步形成面向物理 AI 训练需求的数据生产与服务能力。
PART 02
股东双方协同：
空间数字化与物理仿真能力融合
风语筑长期深耕空间数字化，在三维建模、空间数据及数字场景构建方面积累了丰富经验。松应科技核心团队汇聚了来自华为、Intel等企业及高校的技术人才，聚焦物理 AI 与机器人仿真训练，自主研发 ORCA OS 物理 AI 操作系统，围绕场景构建、数据生成、算法开发、训练验证与部署等环节构建技术体系。
在国产算力方面，松应科技持续推进 ORCA OS 与摩尔线程、沐曦、天数智芯、瀚博半导体等国产 GPU 平台的适配与协同，探索软硬件协同的物理 AI 仿真训练方案，为相关技术应用提供更多算力选择。
风语筑在空间数字化与三维场景生产方面的积累，与松应科技在仿真引擎及 ORCA OS 技术体系方面的能力相结合，为风应科技布局空间数据生产、真实场景数据采集、仿真环境构建、合成数据生成及评测验证等业务提供了协同基础。
风语筑与松应科技共同参与投资杭州具身无限未来智能科技发展合伙企业（有限合伙），积极布局具身智能产业生态，并围绕国家具身智能应用中试基地相关产业生态建设，探索产业链资源协同与技术应用合作，为风应科技开展物理 AI 数据、仿真与评测业务提供产业生态支撑。
国家具身智能应用中试基地内，研究人员正在采集数据。
图片来源：杭州市投资促进局
PART 03
五大业务方向：
构建数据、仿真与评测服务能力
01
人类行为数据采集
面向真实场景中的人体动作、行为轨迹与交互过程，布局以 Ego 第一视角为核心的多模态人类行为数据采集（腕部视觉、数据手套、UMI 手持夹爪等），以及真机遥操作采集——由操作者在环控制机器人完成真实任务，同步采集关节轨迹、末端位姿、力/力矩反馈与多视角视觉流，形成时空对齐的操作数据，开展数据治理与高质量数据集开发，为具身智能训练提供真实场景数据支持。
公司将根据业务需求，分阶段推进相关采集设备部署，探索建立涵盖数据采集、时序对齐、质量控制、数据治理与标准化交付的业务流程，提升真实场景下人体操作行为及人机交互数据的获取与处理能力。
02
空间数据与仿真环境构建
依托风语筑在空间采集、三维建模和数字场景生产方面的积累，结合物理仿真技术，开展真实空间数字化、虚拟场景构建与环境扩展等工作。
围绕家居、办公、工业、商业等不同场景，探索构建适配不同任务需求的数字环境，为机器人及其他智能体的仿真训练提供场景基础。
03
仿真与合成数据生成
结合仿真环境与数据生成技术，探索在不同场景、任务及交互条件下扩展训练样本，提升训练数据在场景多样性和任务覆盖方面的适配能力。
公司将围绕仿真数据生产、数据治理及标准化交付等环节开展业务探索，推动仿真与合成数据逐步形成可管理、可复用的产品与服务能力。
04
仿真评测与验证
围绕智能体在仿真环境中的任务执行与交互过程，探索开展任务测试、过程验证、性能评估及结果分析等服务。
通过结合场景构建、任务配置与评测流程，为训练效果验证和模型迭代提供支持，并逐步探索与真实场景测试相衔接的评测服务能力。
05
Sim2Real 虚实迁移
Sim2Real是指将仿真环境中训练得到的模型、控制策略等迁移至真实物理环境；再依托真实场景的测试反馈实现持续优化，构成完整的虚实迭代闭环。
风应科技将探索结合仿真环境、真实场景数据与实际测试反馈，推动虚拟训练与真实场景验证相衔接，为智能体从仿真环境走向现实应用提供数据与技术服务支持。
PART 04
面向规模化训练需求，
持续推进基础能力建设
数据产能建设：根据业务需求分阶段推进多模态数据采集设备部署，逐步完善数据采集、处理、治理、质量控制与标准化交付流程，构建贯通数据生产全流程的标准化管线。建立以有效小时为基础的数据质量与交付标准，面向规模化训练需求，分阶段推进高质量训练数据集建设，持续提升数据生产的规模化、标准化与工程化能力。
场景体系建设：依托风语筑在场馆建设、数字展示及行业客户渠道方面的资源积累，结合松应科技面向工业智能制造升级的仿真技术与应用能力，探索拓展家居、办公、工业、商业等真实场景中的数据采集、空间数据生产与仿真训练需求。推进空间数据生产与仿真场景库建设，促进真实行业场景需求、空间数字化生产与物理仿真技术相衔接，提升数字环境的场景覆盖范围和任务适配能力。
算力生态建设：面向物理 AI 仿真训练的规模化需求，持续推进 ORCA OS 与主流算力平台的适配与协同，构建开放多元的算力生态，探索软硬件一体的仿真训练方案，为数据生产、模型训练与评测验证提供灵活高效的算力支撑。
评测与迁移能力建设：探索建设规模化仿真评测能力，完善 Sim2Real 虚实迁移技术路径，推动数据生产、仿真训练、评测验证与真实场景测试协同发展，逐步形成一体化的服务体系。
PART 05
面向物理 AI，
探索基础设施服务新路径
物理 AI 的发展，正在为真实场景数据、仿真技术与训练数据生产带来新的产业需求。风应科技将发挥股东双方在空间数字化与物理仿真领域的能力优势，围绕数据采集、空间环境构建、仿真与合成数据、评测验证及虚实迁移等方向推进业务布局，逐步形成面向具身智能与机器人等领域的数据、仿真与评测服务能力。
未来，风应科技将持续推进技术协同、能力建设与业务实践，探索真实场景数据、数字空间与仿真训练技术的融合应用，为物理 AI 的训练与应用提供基础设施服务支持。
风险提示
本文内容为风应科技业务方向及战略规划的介绍，不构成对相关业务发展前景、商业化进度或经营业绩的保证。相关业务的具体实施及未来发展存在不确定性，敬请投资者理性判断，注意投资风险。
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