在机器人技术领域，构建与现实世界同步的动态数字模型正成为研究热点。新媒网跨境获悉，英伟达研究院近期提出了一种创新方案，通过高斯泼溅（Gaussian Splatting）与物理引擎的融合，让机器人获得持续更新的环境认知能力。这项技术或将为智能制造、无人系统等领域带来突破性进展。

人类通过双眼构建世界模型的能力堪称精妙。我们不仅将二维图像转化为立体空间认知，还能在脑海中模拟物体移动轨迹。即使闭眼操作物体，重新睁眼时也能瞬间校准想象与现实的偏差——这种动态视觉物理推理能力，正是物理智能（Physical AI）研究的核心课题。

实时物理建模的突破点

传统物理仿真需依赖精确的三维模型与传感器数据，而新媒网跨境了解到，新方案通过可微分渲染技术破解了这一难题。研究团队提出的"物理化高斯模型"（Physically Embodied Gaussians）创造性地将高斯泼溅与物理引擎结合：前者负责视觉呈现，后者驱动物理运动，二者形成持续校准的闭环系统。

当机器人每33毫秒获取一次环境图像，渲染系统会立即比对模拟画面与现实场景的差异，通过反向传播生成修正力。这种"视觉监督"机制使得物理模型即使初始状态不够完美，也能在运行中持续优化精度。

双模协同的智能内核

该系统的精妙之处在于双重表征机制：

• 粒子系统：采用扩展位置动力学（XPBD）物理引擎，实时计算物体运动轨迹
• 高斯模型：附着于粒子表面的视觉表征，通过泼溅渲染生成逼真画面

当物理引擎驱动粒子移动时，高斯模型同步更新视觉呈现；而渲染画面与实景的差异又会产生反向作用力，动态校准粒子位置。这种"物理驱动视觉，视觉修正物理"的闭环，使机器人能在动态环境中保持精准的空间感知。

工程化落地的重要进展

值得关注的是，该方案显著降低了硬件依赖。常规高斯泼溅系统需部署30台以上相机，而新方案通过三方面先验知识实现降本增效：

1. 机器人本体实时位姿数据
2. 目标物体物理属性预置（刚体/柔体）
3. 基础物理定律嵌入（碰撞检测、重力模拟）

研究团队采用英伟达Warp物理引擎构建仿真内核，配合开源库gsplat实现可微分渲染。目前相关代码已在项目主页开源（https://embodied-gaussians.github.io/），为行业开发者提供重要技术参考。

新媒网跨境认为，这种实时环境建模能力将大幅拓展机器人的应用场景。从智能仓储中的精准抓取到灾难现场救援，持续同步的数字孪生体将成为机器人的"思维沙盘"。随着计算硬件的持续升级，新媒网预测这类物理智能模型将在未来三年实现规模化商用部署。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/6034.html