π0引用的中國團隊，又出手了：世界仿真器新作發佈

曾以TinyVLA與ScaleDP兩項研究成果獲得Physical Intelligence旗下π0論文正式引用的中國團隊Current Robotics，近日再度推出全新力作——交互式世界仿真器CurrentWorld-0。這款仿真器主打即時物理互動推演能力，能同步整合不同本體、多視角以及力觸覺預測，為機器人與虛擬環境之間的動態交互提供更貼近真實的模擬基礎。Current Robotics創始人祝毅晨具備深厚的產業與研發背景，在加入創業之前，他曾擔任美的集團具身智能部部長。

他所帶領的團隊先前提出的TinyVLA與ScaleDP工作，因在輕量化視覺語言動作模型與分散式策略學習方面的突破，被Physical Intelligence在π0論文中正式引用，成為少數獲得海外頂尖機器人團隊背書的中國本土研發成果。此次發表的CurrentWorld-0，則進一步將團隊在具身智能領域的積累延伸至世界模擬層面，補足從策略訓練到環境預測的關鍵環節。在機器人研究領域，世界仿真器長期扮演著至關重要的角色。

傳統仿真器雖然能夠提供低成本、高效率的訓練環境，但往往在物理互動的真實感上有所不足，尤其當機器人需要與多樣化物體進行抓取、推擠或裝配等操作時，仿真結果與現實世界的差距可能導致策略遷移失敗。CurrentWorld-0的推出，正是為了解決這一痛點——它能夠即時計算物體受力後的形變、滑動與碰撞反應，並同步輸出多視角視覺畫面與力觸覺訊號，讓機器人在虛擬環境中就能獲得近乎真實的互動體驗。從技術架構來看，CurrentWorld-0整合了多項關鍵模組。首先是本體感知模組，可支援機械手臂、移動機器人乃至人形機器人等不同硬體平台，並根據其運動學與動力學特性自動調整模擬參數。

其次是多視角渲染引擎，能夠從任意視角即時生成高解析度影像，滿足視覺導航與抓取任務的需求。最後是力觸覺預測模組，透過深度學習模型估計接觸力與力矩分布，讓機器人能預先感知互動過程中的受力變化。這款仿真器的問世，也反映出Current Robotics團隊從演算法層面向系統層面拓展的戰略意圖。先前TinyVLA專注於輕量化模型的設計，讓機器人能更高效地理解自然語言指令並生成動作；ScaleDP則著重於分散式策略學習，讓多台機器人能夠協同訓練並共享知識。這些成果都為π0論文提供了重要的技術支撐。

現在，CurrentWorld-0補上了環境模擬這一塊拼圖，使團隊能夠提供從策略訓練、環境預測到部署驗證的一站式解決方案。值得注意的是，CurrentWorld-0並非一個封閉的系統。團隊在設計之初就考慮到開源與可擴展性，預計後續將開放部分介面與模組，讓學術界與產業界能夠基於此平台進行二次開發。這不僅有助於加速機器人研究的迭代速度，也能讓更多團隊受益於即時物理模擬帶來的訓練效率提升。在機器人與虛擬環境交互的領域，力觸覺資訊的整合向來是一項高難度挑戰。許多仿真器僅提供視覺與本體感受資料，忽略了觸覺回饋對精細操作的重要性。

CurrentWorld-0透過將力觸覺預測納入即時推演流程，使機器人不僅能看到物體，還能感覺到物體——這對執行如雞蛋抓取、螺絲鎖緊或布料摺疊等需要力度控制的任務尤為關鍵。從產業應用的角度來看，CurrentWorld-0的潛在場景相當廣泛。在製造業中，它可以作為機器人程式設計與調試的虛擬測試床，大幅減少現場停機時間；在服務機器人領域，它能模擬家庭、醫院或商場等複雜環境，讓機器人在部署前充分學習各種突發狀況；在科研層面，它則為強化學習與模仿學習提供了更真實的訓練場，有助於縮小sim-to-real的差距。

回顧Current Robotics的發展歷程，從TinyVLA到ScaleDP，再到如今的CurrentWorld-0，團隊始終圍繞「讓機器人更智慧、更可靠」的核心目標前進。祝毅晨在受訪時曾表示，具身智能的終極願景是讓機器人能像人類一樣靈活地與環境互動，而要達成這一目標，單靠策略模型是不夠的，必須擁有能準確預測物理世界的模擬器。CurrentWorld-0正是這個理念下的實踐成果。目前，該仿真器已在團隊內部的多種機器人平台上完成初步測試，涵蓋夾爪、吸盤以及多指靈巧手等末端執行器。測試結果顯示，其物理模擬誤差較傳統基於剛體模型的仿真器降低了約一個數量級，力觸覺預測的準確率也達到實用水平。

團隊計劃在近期公開更多技術細節與評測數據，並與國內外合作夥伴共同推動其標準化與應用落地。作為少數獲得Physical Intelligence背書的中國團隊，Current Robotics的每一步動向都受到業界密切關注。CurrentWorld-0的發布，不僅為機器人研究社群提供了一款高效能的工具，更展示了中國團隊在世界模擬技術上的自主創新能力。未來，隨著仿真器與策略模型的不斷融合，機器人從虛擬到真實的過渡將變得更加順暢，而Current Robotics無疑已在這條路上邁出了堅實的一步。