Sim-PI
物理AI开发平台
以GPU加速的原生多物理场耦合仿真引擎为核心，融合场景多样性生成、AI训练验证与真实感渲染等技术，赋能具身模型训练评估、智能运维操控与智能制造等方向
产品简介
Sim-PI可实现大规模、高保真、多样性的仿真数据生成，有效解决物理AI（尤其具身智能领域）高质量数据难获取的痛点，并支持在数字环境中进行高效且具成本效益的模型训练及迭代。
产品线
具身模型赋能
一、数据生成
Sim-PI数据生成流程图
空间多样性
场景多样性
光影多样性
轨迹多样性
Sim-PI构建了AI深度协同的具身数据生成体系。在资产侧，实现仿真资产的智能化管理与结构化名片，支持多模态3D资产生成；在场景侧，深度协同LLM与VLM，支撑典型场景的快速搭建；在仿真执行上，积累工程师经验，实现仿真的自动设置与运行，有效解决真实数据分布偏移问题，增强数据分布覆盖。通过场景搭建与仿真执行的深度融合，Sim-PI在烘烤箱、洗碗机等场景中规模化生成多样化具身数据，系统性地提升模型泛化性。
机械臂插拔线缆仿真
机械臂餐盘取放仿真
二、具身训练
Sim-PI具身训练框架
Sim-PI提供完整的具身训练框架，涵盖模仿学习与强化学习，支持多类基础模型的后训练与评估。训练所需的视觉、力觉、触觉等多模态信息由仿真环境生成；同时支持颜色、光照、纹理与物理参数的域随机化，避免策略过拟合于某一特定环境，泛化能力更强。
训练机械臂插U盘
三、模型验证
Sim-PI模型验证框架
Sim-PI模型验证
Sim-PI仿真验证平台，支持环境参数的任意编程与虚拟场景的线性扩展，仅需算力成本即可驱动多环境并行测试，并允许在零物理损伤前提下自由注入极端工况与边界条件，为具身模型提供鲁棒性、泛化性与安全性的系统化验证。
智能运维操控
Sim-PI以数字世界模型为底座，通过仿真生成包括长尾数据在内的多样化样本，训练AI预测模型；并在此基础上，利用优化与强化学习训练出AI专家，完成从状态感知到策略控制的智能运维闭环。
基于Sim-PI的数据中心智能温控
工业智能制造
Sim-PI为工业智能制造提供数字仿真调试新范式——在虚拟环境中高保真复刻产线场景，完成策略开发、验证与真实部署的全流程闭环。其核心价值在于：以零物理风险规避切割等高危工况；在设计阶段即可同步制定制造方案，免除实物等待，简化新产品导入；并借助规划优化算法快速求解最优路径，大幅提升调试效率。
