全球首创统一物理3D生成框架正式问世

大晓机器人与南洋理工大学联合推出的PhysX-Omni框架，标志着3D生成技术迈入物理智能新阶段。这项突破性成果将彻底改变具身智能训练数据的生产方式。

科技日报记者 杨雪

该框架重构了传统3D生成流程，AI生成的3D资产无需人工调整即可直接应用于物理模拟器。这种创新显著提升了机器人交互策略的开发效率，为通用机器人从感知智能到物理智能的跨越提供了关键支持。

研究团队突破了传统"先外观后物理"的技术局限，基于具身智能的实际需求，开创性地采用"统一建模+显式物理表征"的研究路径。该技术首次实现了刚体、可变形物体与关节物体的统一物理建模，能同步生成尺度、材料属性、运动学参数等核心物理信息，确保3D模型具备"生成即可仿真"的特性。

框架的核心创新在于开发了面向视觉语言模型的模板化游程编码几何表征方法。受二维游程编码启发，研究人员先将3D资产体素化并按部件层级分解，再沿Z轴切割为二维二值掩码进行高效编码。通过引入模板层概念，使结构相似的切片共享基础模板并仅记录差异变化，既保持了几何细节精度，又显著减少了词元数量，有效避免了分割过程带来的误差。

传统3D生成方法通常只能产生静态几何形状和视觉效果，难以准确还原真实世界的物理特性和运动规律。这导致生成的模型在仿真场景中经常出现穿模、尺寸错误、关节失效等问题，无法满足物理交互和机器人训练需求。PhysX-Omni通过统一物理3D生成技术，实现了从文本描述到可直接仿真物理资产的端到端生成，为具身智能提供了大规模、低成本的训练数据解决方案。

该框架不仅能生成单个物体，还支持通过2D图像或文本描述创建完整的仿真就绪场景。这一功能可快速构建家居、工业、办公等多种交互环境，满足机器人导航、操作、协作等复杂任务的训练要求。

PhysX-Omni框架通过整合3D布局与可交互物体，构建出符合物理规律的完整场景，为机器人高阶任务训练提供了多样化环境，同时为具身智能建立对物理世界的全局认知奠定了重要基础。