问题——具身智能从实验室走向规模化应用，正面临“训练难、验证难、迁移难”的共同瓶颈。业内人士指出，机器人要复杂环境中完成抓取、行走、装配等任务，需要在海量场景中以更低成本、更高可信度进行训练与验证；但传统物理仿真引擎在多物理材质耦合、高精度接触计算和大规模并行训练各上，往往难以兼顾速度、精度与可扩展性，导致研发周期被拉长、试错成本上升，数字仿真到真实部署的转化效率不高。
具身智能从实验室走向工厂与城市，需要的不仅是更强的模型，更是可规模复制的工程体系。以物理仿真、物理建模与评测标准为代表的底层基础设施，正在影响产业迭代速度与落地质量。谁能把“物理规律”转化为可用的工具链、可验证的方法体系与可持续的生态，谁就更可能在下一阶段的产业竞争中占据主动。