通用机器人的终极目标是在开放世界中自主完成复杂任务股票配资门户网站，这要求机器人不仅能“看见”世界，更能“理解”并与世界“交互”。
大晓机器人与南洋理工大学刚刚联合发布全球首个统一物理3D生成框架PhysX-Omni，其作为ACE研发范式下的最新成果，为机器人构建物理世界的全局认知与交互能力提供了重要潜力。
研究团队从机器人的长期发展需求出发，确立了“从物体级生成到场景级世界建模”的递进式研究路线，在实现高质量物理3D资产批量生成的基础上，进一步探索了完整仿真场景的自动生成技术。
这一能力让机器人能够在虚拟世界中预演各种真实场景的交互任务，不断积累物理经验，逐步形成类人的物理直觉。
未来，PhysX-Omni有望成为机器人最强大脑的“世界模拟器”重要一环，助力具身智能向通用人工智能迈出关键一步。
构筑全球首个统一物理3D生成框架
PhysX-Omni的发布，首次实现刚体、可形变物体与关节物体的一体化建模，能同时生成绝对尺度、材料属性、运动学参数、交互能力等核心物理信息，让AI生成的3D模型真正做到 “生成即可仿真”。
该框架的核心突破在于首创面向视觉语言模型的模板化RLE几何表征.受经典二维游程编码启发，先将3D资产体素化并按部件层级拆分，再沿Z 轴切分为二维二值掩码进行紧凑编码；同时引入模板层概念，让结构相似的切片共享基础模板、仅记录残差变化，既保留了精细几何信息，又大幅压缩了token数量，从而避免了引入分割步骤带来的误差。
PhysX-Omni彻底打破了传统3D AIGC“重外观、轻物理” 的行业瓶颈。此前绝大多数 3D 生成方法仅能输出静态几何与视觉效果，无法还原真实世界的物理属性与运动规律，生成的模型一进入仿真场景就会出现穿模、尺寸错乱、关节失效等问题，完全无法支撑物理交互与机器人训练需求。
构建首个通用仿真就绪物理3D数据集 PhysXVerse
PhysXVerse 是全球首个通用仿真就绪物理3D数据集，解决了物理 AI 与具身智能领域长期面临的高质量物理3D数据稀缺难题。此前行业内的 3D数据集大多仅包含几何结构与外观信息，缺乏真实物理属性标注，导致训练出的模型生成的资产无法直接用于物理仿真，严重制约了机器人交互与策略学习的发展。
该数据集基于PartVerse经过人类验证的部件分割结果，通过人在环的精细化物理标注流程构建而成，最终包含8.7K+高质量仿真就绪 3D 资产，覆盖2.9K+类别，全面涵盖室内家具、无人机、机器人、车辆以及大型场景组件等多种复杂对象。
与现有数据集相比，PhysXVerse 不仅保留了精细的几何与视觉信息，更完整标注了绝对尺度、材料参数、运动学结构与交互可供性等核心物理属性，为物理 3D 生成模型的训练提供了标准化的高质量数据基础，加速了3D生成从“视觉可用”向“物理可用”的跨越。
打造首个物理 3D 生成基准评测集 PhysX-Bench
PhysX-Bench 是全球首个物理3D生成统一基准评测集，终结了物理3D 生成领域长期缺乏标准化、可量化评测体系的行业困境。
该评测集基于开源视觉语言模型 Qwen3.5 与物理仿真引擎构建，创新性地采用无真值评测模式，通过渲染图像与仿真视频完成评估，更贴近人类感知与机器人应用需求。它从几何结构、绝对尺度、材料属性、交互可供性、运动学一致性、语义描述六大核心维度建立全面评价体系，通过自由落体、水中下落等物理实验间接验证材料参数，通过运动视频分析关节运动合理性。
PhysX-Bench 为不同物理 3D 生成方法提供了公平的横向对比平台，能够精准量化生成资产的物理真实性与仿真可用性，为物理 AI 与具身智能技术的迭代升级提供了统一
在PhysX-Bench 真实场景评测中，其在复杂类别与野外挑战案例中表现出更强鲁棒性。落地验证表明，PhysX-Omni 生成的 3D 资产可直接部署至物理模拟器，支撑机器人开关柜门、操作咖啡机等交互任务与策略学习，同时具备场景级仿真生成能力，为具身智能规模化训练奠定了基础。
创造具身智能的世界基建，为通用物理世界建模铺平道路
PhysX-Omni通过统一物理3D生成技术，实现了从文本描述到可直接仿真的物理资产的端到端生成，为具身智能提供了规模化、低成本的训练数据解决方案。
PhysX-Omni 可批量生成具备真实物理属性的各类物体与机器人模型，无需人工标注与二次调试，大幅降低训练数据的获取成本。其生成的资产物理参数与真实世界高度一致，有效提升了机器人策略在真实场景中的泛化能力。
除单个物体外，PhysX-Omni 支持从 2D 图像或文本描述生成完整的仿真就绪场景，可快速搭建家居、工业、办公等多样化交互环境，满足机器人导航、操作、协作等复杂任务的训练需求。
生成的3D资产可直接导入主流物理模拟器，支撑机器人开关柜门、操作咖啡机等真实交互任务的训练与验证，显著缩短了具身智能系统从研发到落地的周期。
在训练环境与世界建模层面，该团队进一步突破了单一物体生成的局限，与现有方法组合使其具备场景级仿真就绪生成能力。通过3D布局与可交互物体结合来构建符合真实物理规律的完整室内外场景，为机器人导航、多智能体协作、复杂环境交互等高阶任务提供了多样化的训练环境，同时也为具身智能构建对物理世界的全局认知、实现通用世界建模奠定了重要基础。
【来源：文汇】
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