通用机器人的终极目标是在开放世界中自主完成复杂任务,这要求机器人不仅能“看见”世界,更能“理解”并与世界“交互”。 大晓机器人与南洋理工大学联合发布的 PhysX-Omni,其作为 ACE 研发范式下的最新成果,为机器人构建物理世界的全局认知与交互能力提供了重要潜力。 研究团队从机器人的长期发展需求出发,确立了 “从物体级生成到场景级世界建模” 的递进式研究路线,在实现高质量物理 3D 资产批量生成的基础上,进一步探索了完整仿真场景的自动生成技术。 这一能力让机器人能够在虚拟世界中预演各种真实场景的交互任务,不断积累物理经验,逐步形成类人的物理直觉。 未来,PhysX-Omni 或将成为机器人最强大脑的 “世界模拟器”重要一环,助力具身智能向通用人工智能迈出关键一步。 构筑全球首个统一物理 3D 生成框架 全球首个统一物理 3D 生成框架 PhysX-Omni 的发布,首次实现刚体、可形变物体与关节物体的一体化建模,能同时生成绝对尺度、材料属性、运动学参数、交互能力等核心物理信息,让 AI 生成的 3D 模型真正做到 “生成即可仿真”。 该框架的核心突破在于首创面向视觉语言模型的模板化 RLE 几何表征.受经典二维游程编码启发,先将 3D 资产体素化并按部件层级拆分,再沿 Z 轴切分为二维二值掩码进行紧凑编码;同时引入模板层概念,让结构相似的切片共享基础模板、仅记录残差变化,既保留了精细几何信息,又大幅压缩了 token 数量,从而避免了引入分割步骤带来的误差。 PhysX-Omni 彻底打破了传统 3D AIGC“重外观、轻物理” 的行业瓶颈。此前绝大多数 3D 生成方法仅能输出静态几何与视觉效果,无法还原真实世界的物理属性与运动规律,生成的模型一进入仿真场景就会出现穿模、尺寸错乱、关节失效等问题,完全无法支撑物理交互与机