近期，同元系统工程智能体 Mogick 正式上线并开放体验，工业AI从单任务智能体发展到工程级多任务智能体协同运行。而对于机器人、无人船、无人车等智能产品而言，AI 不仅用于研发过程，还要进一步与智能产品本体、感知系统和任务环境深度融合，从数字世界走向物理世界。
大模型、智能体等新一轮 AI 技术已彻底改变软件产业，但面向工业智能产品研制，确定性、精确性、安全性和可靠性等工程要求，仅依靠通用大模型难以满足。随着具身智能快速发展，以物理 AI 支撑智能产品研发，是工业智能化的必由之路。
面向人形机器人具身智能开发，NVIDIA、Google Deepmind、Open Robotics分别推出Isaac Sim、Mujoco、Gazebo等具身智能仿真训练环境，NVIDIA正在依靠其算力与具身智能软件优势，联合达索、西门子等工业软件公司通过具身智能物理AI全面变革智能产品研制。具身智能与智能产品研制的物理AI完整闭环、物理AI与工业软件的融合成为新的竞争热点。
当前，具身智能仿真训练与智能产品系统研制采用不同的模型体系与开发流程，智能产品本体、感知系统、任务环境与智能模型尚未实现有效贯通，亟需构建一体化研发环境。
面向上述两大挑战，同元软控预发布 MWORKS EI------基于iCPS的具身智能产品研发环境
一、基于iCPS的具身智能产品研发环境
MWORKS EI 是面向机器人、无人船、无人车等无人及智能产品，集建模、仿真、训练、验证、部署与数字孪生于一体的具身智能研发环境。该环境基于MWORKS平台，以Sys3D 物理空间孪生仿真环境 为核心，融合具身智能模型训练与系统工程，构建**"物理＋信息＋智能"**三域融合的集成架构，应对具身智能训练数据与工程化挑战，加速具身智能产品的快速研发与应用落地。
依托在信息物理系统（CPS）领域的长期积累与工程实践，MWORKS在既有系统工程技术基础上，进一步向智能信息物理系统（Intelligent Cyber-Physical Systems，iCPS）拓展。在建模、感知、控制和软件系统中引入学习、推理与自主决策能力，构建覆盖高保真物理建模、合成数据生成、具身智能模型训练、一体化系统工程验证及数智孪生优化的具身智能产品研发环境。
MWORKS EI 研发环境相关架构图
二、MWORKS EI 的主要功能特点
MWORKS EI 围绕"如何让机器人更高效地学习"和"如何让机器人更可靠地进入真实场景"两大核心问题，融合具身智能模型训练与智能产品系统工程，依托统一的多学科本体模型，打通模型训练与机器人本体设计、验证和优化之间长期割裂的研发链路，为机器人和智能产品从系统设计开发、仿真训练到真实部署与持续优化提供完整的平台化能力支撑，加快具身智能由模型与算法验证走向实际工程应用。
1.高保真物理建模
MWORKS EI 支持构建涵盖智能产品本体、作业对象、任务场景及多模态传感器的高保真数字孪生仿真环境，为合成数据生成、具身智能模型训练与评估、感知与控制算法测试，以及系统级工程验证提供统一的物理基础。
机器人、无人车、无人船、无人机等不同类型的智能产品 ，在运行机理、产品构成和任务环境上存在明显差异。仅描述其运动学和刚体动力学，难以完整反映真实任务中的运行特性，还需要综合考虑机械结构、传动与执行机构、电机驱动、控制系统、能源供给、热管理，以及流体、电气等多学科因素。MWORKS EI 支持多学科系统统一建模，将产品本体、感知系统、控制系统与任务环境纳入同一仿真模型，更准确地反映智能产品在实际任务中的运动性能、驱动能力、能量消耗和运行约束。
依托同一套高保真物理模型，MWORKS EI 可协同开展本体设计、具身智能模型训练、控制策略开发和系统性能验证，分析智能策略与机械、驱动、控制、能源等专业系统之间的相互影响，推动算法训练与产品工程设计协同迭代，为机器人及海陆空天智能产品提供统一的高保真物理建模基础。
2.合成数据生成
随着具身智能模型对数据规模和多样性的要求不断提高，基于仿真的合成数据已成为真实数据的重要补充，并逐步应用于模型训练、后训练和评测。
MWORKS EI 支持构建参数化场景仿真任务，批量生成 RGB 图像、深度图、语义与实例分割、物体位姿、运动状态和接触力等多模态数据；同时记录任务指令、环境观测、智能产品运行状态与任务执行结果，形成完整的时序交互数据。
通过对场景布局、材质光照、传感器参数和物理属性进行随机化配置，平台可扩展数据覆盖范围，提升模型对不同产品、场景和任务条件的适应能力，缩小仿真与现实之间的差距。
生成的数据可用于视觉感知模型、控制与决策策略，以及以视觉---语言---动作模型（Vision-Language-Action，VLA）为代表的具身智能基础模型训练、后训练与评测。
通过可编程渲染管线，自动生成覆盖多模态、多视角和丰富标注的具身智能训练数据
3.GPU并行仿真训练
直接依赖真实机器人开展训练，通常面临设备占用时间长、试错成本高和场景复现困难等问题；碰撞、跌倒及极限工况下的反复训练，还可能造成设备损伤和安全风险。MWORKS EI 依托高保真物理建模构建数字孪生仿真环境，支持在虚拟场景中开展机器人策略的训练、迭代与验证，减少前期试错对真实设备的依赖。
平台支持强化学习、模仿学习等机器人学习方法，可面向具体任务配置观测空间、动作空间、奖励函数、终止条件和环境变化规则，并通过开放接口接入外部算法及主流训练框架。
依托多实例并行仿真能力，平台可同时运行多组机器人与任务环境，在不同初始状态、场景条件和物理参数下批量开展训练与评测，加快数据采集和策略迭代。训练过程中还可引入光照变化、传感器噪声、摩擦差异和负载扰动等不确定因素，增强策略对真实环境变化的适应能力，提高Sim2Real迁移成功率。
基于高保真物理仿真环境，Syslab承载策略训练，通过标准化仿真训练API完成动作、观测与奖励的闭环交互
4.一体化工程验证
智能产品在虚拟任务中取得较高成功率，并不意味着能够直接在真实环境中稳定运行。其实际表现不仅取决于具身智能模型，还受到传感器、计算平台、控制软件、执行机构、产品本体和任务环境等多方面因素的共同影响。任一环节的误差、延迟或能力不足，都可能影响任务执行结果。
MWORKS EI 支持将具身智能模型、感知与控制算法、控制软件、计算平台及多学科本体模型接入统一的虚拟任务场景，形成从环境感知、智能决策、控制执行到本体响应的系统仿真闭环。
在统一的任务场景和测试条件下，平台可验证智能产品能否完成任务，并进一步分析传感器误差、执行器能力、负载变化、接触碰撞、控制周期和通信延迟等因素对系统性能的影响。验证内容还包括运动是否超出本体与执行机构的能力范围、控制过程是否稳定、关键部件是否过载，以及任务执行是否满足安全裕度要求。
通过ROS2等开放接口，MWORKS EI可连接外部算法、控制软件与实物控制器，开展模型在环、软件在环和硬件在环测试，对不同智能模型、控制策略、软硬件配置及本体设计方案进行比较，为方案选择、参数匹配与整机性能优化提供依据，降低真实产品集成与现场测试风险。
在统一的虚拟任务场景中，贯通多学科本体模型、具身智能模型、控制软件与控制器硬件，开展模型在环、软件在环和硬件在环验证
5.数字孪生与运行优化
在模型训练和一体化工程验证的基础上，平台可进一步连接真实产品及其运行数据。通过 Real2Sim，将真实运行中的典型工况、异常状态和任务问题带回虚拟环境，用于场景复现、模型校准和算法再验证；通过 Sim2Real，将经过验证的模型、参数和策略更新至真实产品，逐步形成持续优化的闭环。
支撑从系统工程设计开发、算法开发到具身智能模型训练、验证与部署孪生的全流程闭环
三、面向智能产品的应用实践
在工业机械臂场景中，平台围绕抓取、运动控制和任务执行，贯通机器人本体建模、感知与控制算法开发、智能策略训练及系统性能验证。在解决运动规划、轨迹控制和任务验证等传统问题的基础上，进一步探索机理模型、仿真数据与强化学习方法的融合，分析负载、传动、驱动和控制约束对任务执行效果的影响，检验智能策略在真实智能产品能力边界下的可行性。
围绕不同本体形态与任务需求，平台还开展了人形机器人模仿学习、绳驱灵巧手多学科建模与策略训练，以及智能飞行器、无人车和无人船的感知、规划与控制算法验证。这些案例分别覆盖多自由度运动、复杂传动与接触操作，以及海陆空无人系统等不同场景，用于检验平台对多类本体结构、运动方式和任务环境的支撑能力。
通过上述实践，MWORKS EI 不仅验证单项功能，更关注模型、数据、算法、软件与智能产品本体之间的协同。后续将围绕典型应用持续积累可复用的本体模型、任务场景、训练配置、算法组件和测试用例，逐步形成面向工业机器人、人形与足式机器人、无人系统及行业智能产品的应用方案，并通过实际工程需求持续完善平台能力。
四、产品发布
MWORKS EI 当前已推出内部体验版，初步构建了开放、可扩展的软件框架，具备机器人与智能产品建模、并行仿真训练、合成数据生成和一体化工程验证等主要能力。
面向正式版发布，平台正在重点完善 GPU 大规模并行仿真训练、物理引擎性能、多模态传感器建模、国产 CPU/GPU 适配及 OpenUSD 兼容等能力，计划于 2026 年底发布正式版。
MWORKS EI 目前将保持季度迭代，结合机器人与智能产品的实际研发需求持续完善平台能力。同时，平台将围绕典型应用逐步建设行业解决方案，沉淀可复用的工程模型、任务场景、训练配置、数据集和测试用例，推动平台从通用工具向应用方案持续延伸。
五、开放架构与生态共建
具身智能产品涉及本体、环境、传感器、智能模型、控制软件和计算平台等多个环节，需要产业链各方协同推进。MWORKS EI 将基于自主核心技术，通过开放接口、标准兼容和协同共建，打造面向机器人与智能产品研发的开放平台。
1.核心技术自主
依托 MWORKS 科学计算与系统建模仿真平台，持续推进自主物理仿真和图形渲染等关键技术研发，并开展国产 CPU、GPU 及基础软硬件环境适配。
2.平台开放兼容
平台提供面向模型与场景构建、仿真训练、合成数据生成和工程验证的统一API体系，并提供开放的插件式扩展框架，支持用户和生态合作伙伴结合垂直领域需求，定制智能产品模型、传感器、训练任务、数据管线和验证流程等专业模块，进一步构建面向无人机、无人船及各行业智能产品的仿真训练与验证一体化系统。此外，平台将持续深化对 OpenUSD、MJCF等业界主流数据格式的兼容与适配。
3.标准与生态共建
同元软控将积极参与人形机器人与具身智能相关标准制定，围绕仿真场景构建、数据采集、模型训练和系统验证等关键环节，推动具身智能相关标准体系建设。同时，同元软控将与机器人及智能产品制造企业、高校科研机构、AI 模型与芯片厂商及行业合作伙伴开展协作，共同建设工程模型、任务场景、训练数据、测试用例和应用案例，探索物理 AI 与具身智能从虚拟开发、仿真训练和一体化验证走向真实场景应用的工程路径。