过去一年，你可能已经被能写诗、会聊天的AI大模型刷屏了。那些“聪明”的AI，是从互联网上海量的文字、图像中“学”出来的。但如果你想让一个机器人学会“收拾房间”或“端茶倒水”，这条捷径就走不通了——你总不能让它在现实世界里砸坏无数个杯子、碰倒无数件家具来学习吧？

这正是今天机器人(具身智能)发展的最大瓶颈：没有足够又好又便宜的“学习资料”——数据。

1月20日，跨维智能公司正式开源了一款名为EmbodiChain的“智能生产线”，它有望彻底解决这个难题。简单来说，它的核心理念是：既然现实世界的数据这么难获取，那我们就在电脑里，为机器人搭建一个无限逼真的“虚拟世界”来学习。

传统训练机器人，需要工程师用真机反复演示、采集海量视频和动作数据，耗时数月，成本极高，还容易过拟合(是指机器学习或统计模型中，模型在训练数据上表现过于优秀如，准确率高，但在新数据测试集或实际应用上表现显著下降的现象)到特定的灯光、桌布等无关细节上。

EmbodiChain的做法完全不同。在电脑里造世界，你只需给它一张真实桌子的照片，或直接告诉它“生成一个厨房”，它就能在3D仿真引擎里，自动构建出一个物理规则逼真的虚拟场景。物体可以摔碎，水可以倾倒，一切都遵循物理定律；机器人的虚拟化身在这个世界里可以7×24小时不间断地训练，尝试抓取、摆放等各种操作。失败了没关系，系统会自动分析原因，生成纠正动作，形成“犯错-学习”的完美闭环；在虚拟世界里，系统可以给机器人提供真实世界没有的“上帝视角”信息，比如，物体的精确轮廓、距离、能不能被抓握(可供性)。这迫使机器人理解物体的物理本质，而不是只记住像素图案，学到的本领更加扎实可靠。

最令人惊讶的是其训练效果，完全使用100%虚拟数据训练出一个视觉语言动作模型，然后直接部署到真实机器人上。结果，这个“纯虚拟毕业生”在完成如“把苹果放进碗里”等真实任务时，成功率显著超过了那些用大量真实数据训练出来的主流方法。即使更换桌布、移动物品位置制造干扰，它依然稳健可靠。这证明，高质量的仿真数据不仅能用了，甚至可能因为避免了真实噪声的干扰而表现更好。

这里需要特别区分，Sora生成的是连续的像素画面，而EmbodiChain构建的是可交互、可计算、物理精确的3D仿真环境。机器人是在一个真正能交互的数字宇宙里学习物理规律和动作技能，确保学到的策略能无缝迁移到现实。

EmbodiChain全面开源，是希望把它打造成具身智能领域的基础设施，像水电煤一样供所有研究者和开发者使用。对研究者，从此告别耗时费力的数据采集与清洗，将精力专注于算法与创新；对行业，大幅降低机器人训练的成本与门槛，加速服务机器人、工业自动化等应用的落地进程。

展望未来，我们或许可以期待：那个曾经科幻的“AI管家”时代，正因技术底座的革新而加速到来。