文 | 王方玉

编辑 | 苏建勋

要像人一样智能地感知三维空间，是具身智能的核心能力之一。如何锻炼出这种能力，解决数据短缺的瓶颈，一直是具身智能行业想要突破的重要课题。

12 月 2 日，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER 实验室举办开放日活动，给出了清华 AIR 的解题思路。

本次活动上，DISCOVER 实验室推出了 DISCOVERSE 具身仿真平台。该平台旨在通过高保真的物理世界数字化，结合物理引擎和并行化渲染技术，实现面向具身任务的通用数据仿真，并首次支持不同尺度室内外场景的丰富机器人任务。

张亚勤院士在 AIR 开放日活动上致辞

据介绍，清华大学智能产业研究院（AIR）DISCOVER 实验室成立于 2020 年，聚焦具身智能领域研究。实验室一直致力于探索 Real2Sim2Real ( RSR ) 架构，以实现真实世界与仿真训练数据的闭环流通。

Real2Sim2Real 意为从现实再到模拟再到现实，即将仿真方法应用于现实后比较它们的性能，根据仿真与现实的差异更新仿真模型和方法。这一方式可以做到基于一条真实数据，扩展成数千条数据，从而帮助解决具身智能面临的数据匮乏问题。

对此，张亚勤院士在致辞中表示：" 在迈向数字化 3.0 时代的进程中，智能机器人与自动驾驶成为关键产业领域，然而二者均面临研发成本高昂、产品化进程迟缓等挑战。通过 Real2Sim2Real ( RSR ) 这一新范式，有望构建起连接原子世界与比特世界的桥梁，助力产业削减研发成本，加速智能系统的落地应用。"

DISCOVERSE 具身仿真平台正是基于 Real2Sim2Real 范式打造。DISCOVER Lab 主任周谷越表示，DISCOVER Lab 构建了高保真仿真器 DISCOVERSE，成功打通了渲染引擎与物理仿真的连接，支持端到端、可并行的真实感仿真。

此外，DISCOVER 实验室还在活动上推出了 RDK UniBots 具身智能科教平台。该平台作为具身智能科教机器人的通用体系架构首次正式发布。

据介绍，RDK UniBots 平台面向从 0 到 1 的机器人开发，兼容广泛的教育场合，已在高校科教实践和多项国际机器人比赛上形成具体应用。