物理 AI 仿真与工业场景机器人仿真落地应用的思考与实践

主要观点总结

本文介绍了奇绩创业营校友聂凯旋对AI如何真正落地到物理世界的思考与实践，包括工业无人化的趋势、AI落地物理世界的底层逻辑、VLA路线的局限，以及资源有限时如何选对切入点、撑过危机。聂凯旋分享了松应科技在AI仿真和机器人领域的发展情况，并强调了工业无人化、物理世界智能化的趋势，同时讲述了他在危机中如何坚持自己的信念，为年轻技术创业者提供了建议。

关键观点总结

关键观点1: AI落地物理世界的挑战与机遇

聂凯旋认为，将AI从互联网推向物理世界是一个巨大的机遇，但也是一个漫长的过程。他看到了工业无人化和物理世界智能化的趋势，并认为未来需要一套全新的基础设施来规划、仿真、操控和管理物理系统。

关键观点2: 选择创业方向的重要性

聂凯旋强调了选择创业方向的重要性，认为必须首先选择正确的场景，并在这个基础上逐步推进，最终才能实现愿景。他提到了工业场景是首选，并希望机器人形态基于工业需求而定。

关键观点3: 技术路径的多样性

聂凯旋认为，不同的技术路径都有机会，但都需要遵循物理规律，追求更高的求解精度和计算效率。他提到了可微分模拟等新技术路径，并强调了可微性和生成式技术的潜力。

关键观点4: 仿真技术的挑战与解决方案

聂凯旋指出了仿真到现实(sim-to-real)的挑战，并提到了计算精度、传感器精度、电池与电机等亟待解决的问题。他认为，随着算力增长和求解维度提高，仿真将越来越真实，但也需要考虑分布式计算等新的解决方案。

关键观点5: 危机中的抉择与信念回归

聂凯旋分享了他在2023年3月硅谷银行破产后如何面对公司困境的抉择。他最终决定坚持自己的信念，寻求帮助，并重新获得了公司运营所需的资金。他强调了坚持自己想法和使命的重要性，并鼓励年轻技术创业者要勇敢面对挑战，尝试新事物。

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