【科技资讯】让机器人学会番茄炒蛋爆红网络的Genesis AI，开源了自己的机器人“训练场”

📝 核心摘要

虎嗅APP虎嗅APP公众号矩阵公众号矩阵虎嗅APP那个NG商业弧光妙投APP虎嗅智库服务社群矩阵社群矩阵AI硬件社群AI原生社群智库AI创新落地交流群出海潜望镜俱乐部妙投行研投资交流群早点生活交流群虎嗅F&M创新节交流群我要投稿我要投稿热搜词全球经济小米文章作者相关度最新Genesis AI发布全栈开源机器人仿真基础设施Genesis World 1.0，打造接近真实的机器人评测训练场，解决机器人模型规模化评测瓶颈。

## 1. 发布全栈自研开源仿真基础设施
5月28日，Genesis AI发布Genesis World 1.0，开源了物理仿真平台Genesis World、跨平台GPU编译器Quadrants、写实渲染器Nyx三套核心项目，底层组件均为团队自研。这是一套为机器人和Physical AI打造的全栈仿真基础设施，核心目标是让机器人模型评测更快、更可重复。官方对比显示：真实世界需要200多小时的规模化评测，在Genesis World 1.0中不到0.5小时即可完成数万次测试，官方披露仿真评测结果和真实硬件运行的相关性达89%。

## 2. 还原真实机器人运行的物理与感知细节
Genesis World 1.0在同一仿真框架中还原了机器人所需的真实物理细节，可精准模拟柔体大形变、复杂接触、多末端执行器的灵巧操作，支持yoyo运动、垃圾袋撑开、折纸、颠勺等复杂任务。除物理运动外，该平台还能模拟机器人本体与传感器真实状态，可输出关节温度、点云、触觉读数等信号，同时支持域随机化测试，可生成大量相似但不同的训练评测场景。

## 3. 定位模型迭代的闭环评测引擎，而非仅生成数据
Genesis AI最初设想是将仿真平台作为机器人数据工厂，用生成式系统自动生成训练数据，当前转向先建立仿真评测和真实硬件运行的强相关性：模型从真实世界学习，在仿真中做闭环评测。Genesis AI指出，开环静态指标无法区分模型真实表现差异，因此将仿真评测设计为闭环，让模型在仿真中实际执行任务；官方测试显示，在14个任务的测试中，仿真评测与真实硬件运行的皮尔逊相关系数达到0.8996。

## 4. 三层全栈工具支撑，指向自主进化的Physical AI
Genesis World 1.0的三层架构各司其职：物理仿真平台负责还原真实物理交互响应，Nyx渲染器可快速生成符合机器…

🔗 阅读原文

👉 让机器人学会番茄炒蛋爆红网络的Genesis AI，开源了自己的机器人“训练场”

🏷️ 标签：具身智能

本文由科普头条 AI 自动采集发布，内容仅代表作者观点