继今年1月21日全国首个异构人形机器人训练场在上海启用之后，国家地方共建人形机器人创新中心在具身智能领域又有新动作。

　　3月21日上午，国家地方共建人形机器人创新中心联合上海大学、清华大学共同发布了具身智能仿真平台——“格物”。

　　作为一款面向未来机器人研发的高性能仿真环境，“格物”集成了强化学习框架与多模态运动控制技术，致力于为科研机构、高校及企业提供一站式机器人开发与测试解决方案，推动人形机器人技术从实验室迈向产业化。“格物”的发布，标志着我国在人形机器人仿真领域迈出关键一步，其通用性与易用性将大幅降低研发门槛，加速创新成果落地。

　　记者从当天召开的格物具身智能仿真平台发布会上获悉，“格物”已成功应用于多款机器人原型开发。

　　据国家地方共建人形机器人创新中心首席科学家江磊介绍，“格物”仿真平台基于Unity RL Playground强化学习框架打造，采用通用强化学习框架与模型自动化适配技术，一套代码覆盖百余款机器人，新机器人导入即训练，无需重新编程，支持从仿真训练到真实硬件部署的全流程自动化，其核心功能包括：一键式训练，用户仅需导入机器人模型(URDF文件)，平台即可自动优化奖励函数并生成运动策略，将传统耗时数周的开发周期缩短至分钟级；多模态运动学习，支持双足、四足、轮式等多样化机器人形态，可自主切换行走、奔跑、跳跃等复杂动作，适应家庭服务、工业巡检、灾害救援等多场景需求；极限性能测试，模拟极端地形、高速运动及重载环境，助力机器人设计优化与形态进化，显著提升硬件方案的可靠性与适应性；Sim2Real无缝迁移，通过高精度状态对齐工具与在线学习模块，确保仿真策略可快速部署至真实机器人，解决“虚拟与现实鸿沟”难题。

　　此外，“格物”平台引入前馈引导的强化学习技术与自适应课程学习算法，将提升策略学习效率。

　　记者了解到，近期测试中，搭载该平台的双足机器人Tinker展示了稳健的行走与抗扰能力，四足机器人Go2则实现了敏捷跳跃与动态平衡控制。此外，平台支持机器人结构优化，如通过调整腿长、关节偏转等参数，探索性能极限，为产品设计提供数据支撑。

　　“‘格物’不仅是仿真工具，更是推动机器人技术民主化的基础设施。我们期待与全球开发者共建开放生态，赋能各领域的智能化转型。”江磊表示，“格物”的愿景是成为机器人强化学习领域的标杆平台，通过开源协作与模块化设计，降低技术门槛，吸引更多开发者加入创新行列。未来，平台将扩展至全身控制、多机协作等高级任务，并持续优化用户体验。

　　此外，会议同期发布的还有国家地方共建人形机器人创新中心开放基金，总规模约300万元，以推动人形机器人与具身智能领域的创新发展。开放基金主要面向国内高校、科研机构、企业的优秀青年学者，资助相关研究团队在相关领域开展基础研究与前沿探索。

　　据悉，围绕平台技术、具身智能、数据集、训练场四大领域，开放基金分为17个资助方向，其中包括：多模态交互式仿生感知头、五指灵巧手智能感知系统、高动态力控直线驱动执行器、仿生结构轻量化设计与制造技术、高可靠机器人能源动力系统、小脑基础模型研究、操作大模型研究、具身机器人感知系统、适应复杂场景训练的视觉识别技术、双臂高精度通用抓取技术等。