上证报中国证券网讯（记者谭镕）“目前，智能机器人等多场景的训练依赖海量场景与交互数据，但现实世界的数据采集成本高昂、周期长，且标准不统一。行业仍缺乏低成本、高质量、可物理交互的训练场景和多模态数据。”上海松应科技有限公司（简称松应科技）CEO聂凯旋近日接受采访时说，仿真路线可以通过构建基于真实物理世界的数字训练场，模拟出数百倍甚至千倍实际数量的机器人，从而来加速数据采集和训练过程。

　　松应科技是一家专注于实时物理AI仿真平台研发的科技公司。在松应科技CEO聂凯旋看来，物理AI仿真是具身智能规模化落地的核心引擎。4个月前，公司宣布完成天使轮融资，中科创星领投，上海天使会、接力天使、奇绩创坛跟投。发展至今，已服务国家级机器人中心、具身智能厂商、高校、科研院所等数十家头部客户，并与多家国产GPU厂商达成战略合作。

　　近日在2025世界人工智能大会上，松应科技展台边围满了观众，纷纷排队并希望能操作虚拟机器人臂。在现实中，人们操作手柄，控制屏幕中的机器人手臂夹起物品。“在这样的操作中，机器人动作数据也已收集，能够用于更多相关训练。不止如此，更多机器人正在这样的仿真实训场中‘疯狂训练’。”聂凯旋介绍。

　　松应科技ORCA是兼容多芯片架构的物理AI仿真平台。ORCA通过构建高精度数字环境与模型，生成高质量、标准化、多模态的合成数据，可大幅提升训练效率，能有效服务于具身智能机器人、自动驾驶、低空经济、智能制造等场景的物理仿真模拟与具身智能体训练。

　　具体而言，工业场景成为具身智能率先突破的领域，也是聂凯旋和团队首要攻破的方向。“工业领域是未来3至5年行业发展的‘主战场’，商超、零售等场景紧随其后，最后是家庭等场景。工业场景工序重复、规则清晰，最容易被训练成‘固定知识’；而家庭场景高度非标，数据需求呈指数级放大的趋势。”聂凯旋说。

　　论及工业场景的特殊性，聂凯旋称，如果说单体智能是机器人自己找场景做任务，那么工业场景更多是群体智能。工厂中往往是成百上千台机器人同时运行，并且需要上下游协作并与固定设备同步。“然而，工厂将过多机器人真机搬进生产环境可能会影响工厂生产效率乃至带来不必要的风险。”

　　“为此，我们用仿真系统做工业级训练。先从众多工序中挑数个最适合的场景导入训练。”聂凯旋说，机器人厂商则可以在物理AI仿真平台中不断提升机器人与细分场景的契合度。“这相当于松应科技帮助工厂打造数字孪生训练场，为机器人提供上万次锻炼机会，最后择优将机器人的‘最优解’部署到真实产线。”

　　“企业非常欢迎这种模式。”聂凯旋透露，目前，松应科技正与多个工业制造、系统服务等企业组织推进合作。

　　在机器人行业中，商业闭环成为企业的重大课题。聂凯旋透露，当下，仿真合成数据成为松应科技的重要业务之一。“如果需要数据，不少客户会选择和团队购买。公司目前客户包括工业客户、机器人公司等。”

　　未来，就仿真平台发展而言，松应科技的研发将聚焦三大方向：一是让模块功能更贴近物理世界的真实性，将物理现象精准转化为系统技术能力；二是确保系统开放性，使平台能够兼容更多的激光雷达、温度传感器、视觉传感器等多源数据并实现统一处理；三是实现物理AI系统可控性，达成各系统模块内容的实时处理，稳定高效。

　　在聂凯旋看来，机器人对物理世界的深度认知，是未来行业需持续突破的核心命题，也是当前技术的一大挑战。他以摩擦力为例：同一作用力在不同速度、角度等场景下，产生的力反馈存在显著差异，而机器人要提升力控精度，离不开海量、多维度的物理交互数据支撑。目前，这类基础物理数据的积累与精细化程度仍有待提升，这正是松应科技持续深耕的方向：通过不断迭代物理AI仿真平台，生成更精准、更丰富的仿真合成数据，为机器人深化物理世界认知提供关键支撑。