人工智能快速发展下，机器人正从执行固定程序，走向能够自主感知、判断和操作的具身智能阶段。一个现实问题随之出现：机器人如何像人类一样，通过大量实践积累经验？

让机器人直接在真实世界中反复训练，成本高、周期长。如果能够提前构建一个遵循物理规律的虚拟世界，让机器人在其中不断尝试、学习和纠错，能否加快具身智能走向工业现场的进程？

天洑工业世界模型正是为解决这一问题提出的解决方案。

机器人学习，真实与虚拟的取舍

对于人类而言，拿起水杯、拧紧螺丝、安装零件，都是十分自然的动作。但对机器人来说，它需要判断物体的位置、形状和重量，计算合适的抓取力度，还要考虑材料的摩擦系数、接触变形，以及运动过程中可能发生的滑动。

目前，机器人可以通过人工示教、真实数据采集和强化学习等方式掌握这些技能，但现实训练存在明显局限。

首先是成本。真实机器人每完成一次操作，都需要设备运行、工件准备和人工维护。如果操作失败，还可能造成零件损坏或设备磨损。

其次是效率。真实机器人只能按照现实时间完成动作，而复杂操作策略往往需要大量训练数据。

更重要的是，许多危险工况很难在现实中反复制造。例如，机器人抓取高温工件时发生失误、搬运重物时出现夹持失效，或者传感器突然故障。这些情况恰恰是机器人需要提前掌握应对方法的场景。

近年来，英伟达等企业持续推动物理仿真与机器人学习结合，通过虚拟环境训练机器人控制策略。这一技术方向通常被称为Sim-to-Real，即从仿真到现实的迁移。

工业世界模型可以进一步扩展虚拟训练的范围。

假设需要训练一台机器人，将金属零件准确装配到指定位置。工程师可以首先构建包含机器人、工件、夹具、工作台及其物理关系的工业世界模型。

随后，通过改变模型中的条件，生成大量不同的虚拟训练环境。

例如，在虚拟世界中，机器人需要抓取光滑的金属零件；在另一个世界中，零件重量增加；第三个世界里，零件的位置发生偏移；第四个世界中，机械夹爪的摩擦力下降。

这些不同条件构成了大量可以反复运行的虚拟世界。机器人在其中不断观察环境、执行动作、获得反馈，并根据操作结果调整策略。每一次成功和失败，都可以转化为机器人学习所需要的数据。

天洑工业世界模型，具身智能训练的基础设施

在这一技术发展方向上，南京天洑软件有限公司正在探索工业世界模型与具身智能的结合。

作为工业世界模型框架体系及基础设施提供商，天洑于2026年10月正式发布工业世界模型生成器（IWM Generator），提出将分散的工业数据、工程模型和物理规律组织成可运行、可校准、可复用的工业世界模型。

工业世界模型生成器可以利用CAD模型、机器人结构描述文件、材料数据、传感器数据和试验数据等工程资产，通过工业本体建立对象、属性、关系和约束之间的联系，并绑定相应的物理模型。

在此基础上，改变工件、材料、环境、初始状态和故障条件，就可以生成不同的虚拟训练世界。

支撑这一体系的，是天洑长期积累的物理AI与工业AI能力。

其中，AICFD、AIFEM等物理建模工具提供流体、传热、结构等方面的计算基础，AIPOD支持参数优化与设计探索；DTEmpower和工业AI底座TFIIF则提供工业数据建模、模型训练和运行等能力。

通过将高精度物理计算与AI快速预测模型结合，工业世界模型有望在保证关键物理行为可信度的同时，提高虚拟环境的运行效率，为机器人训练提供可持续生成的工业数据和测试场景。

未来，一台进入汽车工厂的机器人，或许已经在虚拟环境中装配过大量不同规格的零件；一台进入危险区域的巡检机器人，可能提前经历过各种设备故障；一台灵巧手机器人，也可能通过大量虚拟交互学习不同材料的抓取技巧。

对于具身智能产业而言，工业世界模型的价值，正在于将昂贵、稀缺且存在风险的真实物理经验，转化为能够持续生成、反复利用的虚拟训练资源。

随着物理AI、工业AI与机器人学习技术逐步融合，工业世界模型有望成为具身智能发展的重要基础设施。

让机器人先在虚拟世界中经历更多挑战，再到真实世界中完成任务。这或许将成为下一代工业机器人学习的重要方式。