當(dāng)英偉達(dá)CEO黃仁勛在2025年GTC大會(huì)上再次強(qiáng)調(diào)"Omniverse是物理AI的操作系統(tǒng)"時(shí)，上海松應(yīng)科技創(chuàng)始人聶凱旋可能是最感同身受的中國創(chuàng)業(yè)者之一。

這位前華為云鯤鵬解決方案副總指揮，在2020年就敏銳捕捉到英偉達(dá)Omniverse的戰(zhàn)略意圖——那不僅僅是一個(gè)3D仿真工具，而是未來物理世界智能化的底層基礎(chǔ)設(shè)施。五年后，他帶領(lǐng)松應(yīng)科技推出的ORCA3.0企業(yè)版和開發(fā)者版ORCA Lab 1.0，正試圖在中國復(fù)刻這一路徑，但選擇了一條更具挑戰(zhàn)性的道路：在英偉達(dá)CUDA和Omniverse生態(tài)的壟斷鐵幕下，構(gòu)建基于國產(chǎn)GPU的物理AI訓(xùn)練體系。

一、從"技術(shù)可行"到"人人能用"：破解具身智能的數(shù)據(jù)饑荒

當(dāng)前人形機(jī)器人行業(yè)正陷入一場集體焦慮。宇樹科技CEO王興興曾直言，行業(yè)面臨四大痛點(diǎn)：具身智能AI模型未突破、硬件物理限制、商業(yè)化場景缺失，以及數(shù)據(jù)與實(shí)物對齊難。智元機(jī)器人發(fā)布的SOP系統(tǒng)、星動(dòng)紀(jì)元構(gòu)建的數(shù)據(jù)飛輪，本質(zhì)上都是在應(yīng)對同一瓶頸——真實(shí)場景數(shù)據(jù)采集成本高昂、效率低下，而純仿真數(shù)據(jù)又面臨嚴(yán)重的Sim2Real Gap。

松應(yīng)科技提出的"1:8:1黃金數(shù)據(jù)合成策略"（10%示教+80%仿真合成+10%現(xiàn)實(shí)微調(diào)），正是針對這一痛點(diǎn)的工程化解決方案。這一比例并非憑空設(shè)定：元客視界CTO陳溥在行業(yè)調(diào)研中發(fā)現(xiàn)，理想模型需基于10%真機(jī)數(shù)據(jù)生成80%仿真數(shù)據(jù)，再用10%真機(jī)驗(yàn)證Sim2Real效果，這已成為"提升模型泛化性與智能性的必然選擇"。

但松應(yīng)的差異化在于物理仿真的精度。機(jī)器人Sim2Real的核心難點(diǎn)在于物理準(zhǔn)確性。ORCA Lab搭載的多物理場融合仿真引擎，聲稱實(shí)現(xiàn)毫米級物理交互還原，這直接決定了仿真數(shù)據(jù)能否真正遷移到宇樹、傅利葉等合作廠商的實(shí)體機(jī)器人上。

更具戰(zhàn)略意義的是成本結(jié)構(gòu)的顛覆。傳統(tǒng)真機(jī)數(shù)據(jù)采集需要配備5臺(tái)7自由度機(jī)械臂、晝夜兩班倒的"數(shù)據(jù)工廠"，全年燒掉200-300萬美元僅能產(chǎn)出1000-2000小時(shí)軌跡。而ORCA Lab將高保真仿真、AI任務(wù)規(guī)劃、場景生成與數(shù)據(jù)合成能力集成于個(gè)人筆記本，這意味著單個(gè)開發(fā)者即可在普通電腦上完成機(jī)器人全流程訓(xùn)練，將門檻從"千萬級投入"降至"零代碼開箱即用"。

二、對標(biāo)Omniverse：國產(chǎn)GPU生態(tài)的卡位戰(zhàn)

松應(yīng)科技的商業(yè)敘事中，"全棧對標(biāo)英偉達(dá)Omniverse"是高頻出現(xiàn)的定位。但這并非簡單的技術(shù)模仿，而是一場關(guān)乎產(chǎn)業(yè)底層標(biāo)準(zhǔn)話語權(quán)的博弈。

英偉達(dá)Omniverse的戰(zhàn)略價(jià)值，在于其通過OpenUSD標(biāo)準(zhǔn)與物理精確仿真，將工業(yè)軟件、機(jī)器人及傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一為可計(jì)算的數(shù)字孿生體，被定位為"物理AI時(shí)代的操作系統(tǒng)"。更關(guān)鍵的是，英偉達(dá)正憑借CUDA的前瞻性布局，實(shí)現(xiàn)生態(tài)的絕對壟斷，獲得70-80%的超高毛利率。（雷峰網(wǎng)）

聶凱旋在華為攻堅(jiān)多年的經(jīng)歷，讓他深知"美國人要做的，中國產(chǎn)業(yè)也一定會(huì)需要"。但松應(yīng)面臨的環(huán)境比當(dāng)年CUDA競爭更為復(fù)雜：不僅要解決仿真技術(shù)問題，更要打破國產(chǎn)GPU間的生態(tài)孤島。

目前ORCA系統(tǒng)已深度適配沐曦、摩爾線程、天數(shù)智芯、瀚博等國產(chǎn)GPU及異構(gòu)算力平臺(tái)。這一布局恰逢國產(chǎn)GPU沖刺IPO的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)——摩爾線程2025上半年?duì)I收超7億元，推出"夸娥"千卡集群；沐曦GPU累計(jì)銷量超2.5萬顆，走通千卡集群解決方案。但國產(chǎn)GPU的共同痛點(diǎn)在于生態(tài)差距：沐曦截至2025年10月的軟件棧注冊用戶僅15萬，網(wǎng)絡(luò)API調(diào)用1300多萬次，與英偉達(dá)CUDA生態(tài)規(guī)模相去甚遠(yuǎn)。

松應(yīng)科技的ORCA平臺(tái)，本質(zhì)上扮演了國產(chǎn)GPU進(jìn)入物理AI訓(xùn)練場景的"中間件"角色。通過整合國產(chǎn)芯片、機(jī)器人制造、場景應(yīng)用等產(chǎn)業(yè)鏈資源，它試圖打破上下游各自為戰(zhàn)的局面，形成"協(xié)同對抗國際技術(shù)壟斷的產(chǎn)業(yè)合力"。這種"安卓式"開放生態(tài)的構(gòu)建，對于正在沖刺IPO、急需證明商業(yè)化能力的國產(chǎn)GPU廠商而言，具有戰(zhàn)略協(xié)同價(jià)值。

三、從工業(yè)級到普惠型：物理AI的"Android時(shí)刻"？

松應(yīng)科技的產(chǎn)品矩陣布局頗具深意：ORCA Lab 1.0面向個(gè)人開發(fā)者與輕量化團(tuán)隊(duì)，而即將推出的ORCA 3.0將服務(wù)企業(yè)級平臺(tái)。這種"從工業(yè)級商業(yè)化落地到普惠型研發(fā)工具"的完整布局，暗合了物理AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的階段性特征。

當(dāng)前具身智能正處于從實(shí)驗(yàn)室演示走向規(guī)模化商用的臨界點(diǎn)，但"可靠性鴻溝"依然顯著：多數(shù)驚艷演示局限于受控環(huán)境，一旦進(jìn)入真實(shí)工業(yè)車間或家庭場景，面對非標(biāo)準(zhǔn)化的長尾任務(wù)，機(jī)器人的環(huán)境適應(yīng)性、操作穩(wěn)定性與決策魯棒性便面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。松應(yīng)科技已服務(wù)數(shù)十家央企、國企、國家級機(jī)器人創(chuàng)新中心，覆蓋汽車、3C、電子等行業(yè)，這些工業(yè)級落地經(jīng)驗(yàn)正反向輸入到ORCA Lab的設(shè)計(jì)中。

更深層的影響在于人才培養(yǎng)與標(biāo)準(zhǔn)制定。松應(yīng)科技預(yù)計(jì)ORCA Lab將培養(yǎng)50-100萬行業(yè)應(yīng)用人才，并與上海交大、清華、同濟(jì)等高校聯(lián)合預(yù)研，編撰行業(yè)首部《物理AI白皮書》與《AI+制造場景建設(shè)指南》。在"十五五"規(guī)劃（2026-2030）將"AI+制造"提升至新型工業(yè)化核心戰(zhàn)略、推動(dòng)形成自主可控技術(shù)棧的背景下

，這種標(biāo)準(zhǔn)制定權(quán)的爭奪可能比短期營收更具戰(zhàn)略價(jià)值。

四、風(fēng)險(xiǎn)與隱憂：Sim2Real鴻溝能否真正跨越？

盡管松應(yīng)科技描繪了一幅宏大的技術(shù)普惠圖景，但行業(yè)共識是：Sim2Real Gap可能永遠(yuǎn)無法完全消除。

2022年RSS Workshop上的學(xué)術(shù)辯論揭示了核心困境：無論計(jì)算機(jī)模擬的復(fù)雜程度如何，現(xiàn)實(shí)差距（Reality Gap）總是存在。仿真環(huán)境中的摩擦系數(shù)、彈性形變、傳感器噪聲、執(zhí)行器延遲等細(xì)節(jié)，與真實(shí)世界存在系統(tǒng)性偏差。北大-銀河通用聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室主任王鶴指出，Sim2Real不需要仿真器完全仿真，而是"硬件、算法和仿真聯(lián)合優(yōu)化的過程"。（雷峰網(wǎng)）

松應(yīng)科技提出的"1:8:1"數(shù)據(jù)策略，本質(zhì)上是一種成本與效果的權(quán)衡——用80%仿真數(shù)據(jù)降低邊際成本，用20%真機(jī)數(shù)據(jù)對齊物理現(xiàn)實(shí)。但這種策略的有效性高度依賴仿真引擎的物理精度。在柔性物體操作（如疊衣服、系鞋帶）、多接觸點(diǎn)交互等復(fù)雜場景，現(xiàn)有仿真技術(shù)仍存在明顯局限。

此外，生態(tài)建設(shè)的冷啟動(dòng)難題不容忽視。英偉達(dá)Omniverse的優(yōu)勢不僅在于技術(shù)，更在于其整合了全球頂尖的工業(yè)軟件、機(jī)器人廠商與開發(fā)者社區(qū)。松應(yīng)科技雖聯(lián)合了數(shù)十家國內(nèi)機(jī)器人廠商，但在資產(chǎn)庫豐富度、開發(fā)者社區(qū)規(guī)模、國際兼容性等方面，仍有漫長道路要走。

結(jié)語：一場關(guān)于"智能時(shí)代基礎(chǔ)設(shè)施"的暗戰(zhàn)

松應(yīng)科技的故事，很難用"國產(chǎn)替代"的簡單敘事概括。它既是技術(shù)層面的物理AI仿真系統(tǒng)，也是產(chǎn)業(yè)層面的國產(chǎn)GPU生態(tài)連接器，更是戰(zhàn)略層面的智能制造標(biāo)準(zhǔn)制定參與者。

在具身智能被普遍視為"下一個(gè)ChatGPT時(shí)刻"關(guān)鍵載體的當(dāng)下，物理AI訓(xùn)練平臺(tái)正在成為比芯片更上游的"基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)設(shè)施"。英偉達(dá)通過Omniverse+CUDA構(gòu)建的生態(tài)護(hù)城河，讓其在AI訓(xùn)練領(lǐng)域獲得近乎壟斷的地位。松應(yīng)科技的ORCA Lab，代表著中國產(chǎn)業(yè)界試圖在這一層面建立自主可控體系的最新嘗試。（雷峰網(wǎng)）

聶凱旋將ORCA Lab 1.0定義為"讓普通開發(fā)者低門檻進(jìn)入物理AI領(lǐng)域"的普惠工具。但其真正的行業(yè)意義或許在于：在中美技術(shù)脫鉤的大背景下，為中國具身智能產(chǎn)業(yè)保留一條不依賴英偉達(dá)生態(tài)的平行演進(jìn)路徑。這條路徑能否走通，不僅取決于松應(yīng)的技術(shù)迭代速度，更取決于國產(chǎn)GPU生態(tài)的成熟度、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同的深度，以及整個(gè)行業(yè)對Sim2Real鴻溝的集體攻關(guān)能力。

松應(yīng)科技的ORCA物理AI仿真平臺(tái)，最終仍需在真實(shí)世界的殘酷檢驗(yàn)中證明其價(jià)值。而這，正是所有物理AI公司必須面對的終極考題。