机器人训练系统竞速：Vsim用几分钟仿真... Features
据BBC News 2026年9月18日报道，英国剑桥初创公司Vsim展示了一款名为Freddo的机器人，它仅用几分钟便学会了行走、识别塑料瓶并完成抓取。这一速度远超市面大多数机器人训练系统——后者往往需要数天或数周才能达到同等技能水平。Vsim的联合创始人米歇尔·卢（Michelle Lu）和基尔·斯托里（Kier Storey）表示，其核心是自主研发的超高速仿真训练平台，能够将虚拟环境中的任务模拟数百万次，再一键上传至实体硬件。
明星初恋超高速仿真：从虚拟到现实只需数分钟
Vsim训练Freddo的方式完全不同于传统机器人编程。传统方法需要工程师手动编写运动轨迹，或让机器人在真实环境中反复试错，耗时漫长。Vsim的软件在GPU加速的虚拟环境中运行，Freddo的每一项新技能——比如跨过地毯、伸手取物——都在仿真中经过百万次迭代优化。一旦找到最佳策略（即“策略”），系统可在数秒内将其部署到实体机器人上。斯托里说：“我们面临的一个奇怪矛盾是：人类觉得极其困难的体操动作，机器人反而能做得不错；而人类天生擅长的精细灵巧操作，对机器人却异常艰难。” 这种灵巧性正是Vsim试图攻克的方向。
明星男友虚拟环境：机器人训练的基石
Freddo的技能全部来自一个完全虚拟的仿真世界。Vsim的仿真器可以模拟房间布局、光线变化、物体物理属性以及突发干扰。斯托里解释：“机器人能在一秒内展望约2万种不同可能情况，并据此调整动作。” 这意味着即使猫突然跳到机器人面前，或者有人推了它一把，它也能在极短时间内重新规划路径。卢（Michelle Lu）补充：“不受机器人控制的外部因素——人类、动物甚至其他机器人——可能要求策略即时改变。我们的系统让机器人能够快速适应，确保任务安全和连贯。” 虚拟仿真已经成为全球机器人训练的主流方法，英伟达（Nvidia）的Isaac Sim、谷歌DeepMind的MuJoCo都是同类工具，但Vsim声称其速度是传统系统的数十倍。
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行业巨头Nvidia的布局：世界模型与AI代理
英伟达并不生产机器人本体，而是提供一套完整的机器人软件栈，包括虚拟仿真训练系统Isaac Sim和名为Cosmos的“世界模型”。Cosmos让机器人理解真实世界的物理规律——比如重力、摩擦、物体碰撞——以及自身动作对环境造成的变化。然而，即使在英伟达庞大的计算资源支持下，这些软件目前也只能提供对现实世界的粗浅理解。英伟达机器人产品总监斯宾塞·黄（Spencer Huang）举例：“如果我说‘拿着瓶子，装满水，倒进杯子’，这种多步骤的长周期任务现在仍然非常困难。” 但英伟达也在快速推进：2026年开始，他们利用AI代理自动构建虚拟训练环境，并验证训练结果是否有效。“过去大量依赖人工扫描和搭建虚拟场景，现在我们让AI代理分担了大部分工作，相当于拥有了一支庞大的隐形劳动力。”黄说道。
Vsim与英伟达：小团队挑战行业霸主
Vsim目前仅有10名工程师，而英伟达的机器人软件部门规模在数百人。但Vsim的优势在于从零开始、专门为现代AI加速芯片GPU优化底层算法。斯托里指出：“过去数十年机器人仿真使用的算法大多源自1970–80年代，它们并不适合GPU并行计算架构。我们重写了核心，让仿真速度提升了一个数量级。” 2022年成立的Vsim在18个月内就交付了功能完备的超高性能仿真器。相比之下，英伟达的Isaac Sim虽然功能全面，但底层架构较老，部分模块仍沿用旧代码。下表对比了主要训练系统的关键特征：
| 训练系统 | 开发商 | 训练速度（典型任务） | 硬件依赖 | 开源/商业 | 核心优势 |
|---|
| --------- | -------- | ------------------- | --------- | ---------- | -------- |
|---|
| Vsim Simulator | Vsim（英国） | 数分钟完成策略收敛 | GPU（Nvidia） | 商业闭源 | 极致速度，可实时重规划 |
|---|
| Isaac Sim | Nvidia | 数小时至数天 | GPU（Nvidia） | 商业 | 配套世界模型Cosmos，生态完整 |
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| MuJoCo | 谷歌DeepMind | 数小时 | CPU/GPU | 开源免费 | 用户友好，学术社区广泛 |
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| 物理引擎（传统） | 多家 | 数天至数周 | CPU | 部分开源 | 准确但慢，适用于精细模拟 |
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从表中可看出，Vsim在训练速度上明显领先，但也面临生态系统不成熟的短板。
学术界的观点：仿真虽快仍有局限
剑桥大学计算机科学与技术系副教授丽卡·安东诺娃（Rika Antonova）自2015年起深耕机器人领域。她目前使用谷歌DeepMind的开源仿真器MuJoCo进行灵巧操作研究。安东诺娃肯定了快速仿真的价值：“如果仿真器速度足够快，机器人在思考如何调整动作的那几秒里，就可以模拟数亿个样本，从而接近实时地改变行为。” 但她同时指出，仿真环境仍然是真实世界的粗糙近似：“很难在仿真中精确建模高度可变形的物体，比如布料、海绵，或者模拟切割、穿刺等操作。” 这也正是Vsim正在着力改进的方向：卢表示他们的系统“大幅降低了近似误差，使在仿真中训练的策略在现实中同样有效”。
未来：第二台机器人Nacho与灵巧性突破
Vsim计划很快引入第二台机器人“Nacho”，与Freddo共同验证软件的通用性。卢说：“我们需要确保Vsim仿真器在不同硬件上都能稳定运行，Nacho将帮助我们加速开发流程。” 更长远的目标是实现“长周期灵巧操作”——即机器人能够连续完成多个步骤，例如整理餐桌、叠衣物、协助做饭等。这些场景在学术界和工业界都被视为衡量机器人智能水平的“圣杯”。斯托里强调：“如果我们的仿真器能足够快地模拟精细物理，那么机器人就能在真实世界中表现出类人的灵巧。”
FAQ
Q1: 为什么机器人训练需要虚拟仿真？
A1: 虚拟仿真允许机器人在不损坏实体设备、不危及安全的情况下，进行数百万次试错学习。同时，仿真可以加速时间、模拟极端场景和低成本迭代，是当前实现机器人自主技能习得最经济高效的手段。据BBC报道，Vsim的仿真器甚至能让机器人一边执行任务一边在后台模拟未来一秒内的2万种可能性，从而实时调整动作。
Q2: Vsim的技术比其他系统快多少？
A2: Vsim宣称，同样一个行走取瓶任务，传统训练系统可能需要数天，而他们的系统仅需数分钟即可完成从模拟训练到实体部署的全过程。剑桥大学副教授安东诺娃认为，这种超高速仿真的思路很有前景，但她也提醒，仿真与真实世界之间仍存在“模拟鸿沟”（sim-to-real gap），Vsim需要持续证明其模型在现实中的鲁棒性。
结语
机器人训练系统正处于技术跃迁的关键阶段。Vsim凭借“速度优先”的策略，用小团队撬动了行业巨头英伟达和谷歌的壁垒。然而，要让机器人真正走进家庭、医院和工厂，仅靠快速仿真还不够——精细灵巧操作、长周期任务规划、复杂场景泛化能力仍需突破。正如Vsim团队所言，Freddo只是一个开始。这场机器人训练系统的竞赛，正在从“能做什么”转向“学得多快”。
