为了实现机器人移动、导航与路径规划，需要自下而上、从硬件到软件的构建系统。如果将这个系统分为六层，最下面的第一层是硬件和驱动层，第二层是状态估计与建图层，第三层是决策与规划层，第四层是控制层，第五层是系统集成与中间件，第六层，具身智能增强层。

第一层硬件和驱动层的具体构成

移动部件构成的移动平台	运动能力部件	全向轮（麦克纳姆轮、舵轮）、足式/履带式、差速驱动模型、阿克曼转向模型
	执行器	电机（直流、伺服、步进）、驱动器、减速器
传感器构成的感知体系	内部本体感知	编码器（电机转速）、IMU（加速度、角速度）、轮式里程计。用于航迹推算。
	外部环境感知	激光雷达（2D/3D，核心测距传感器）、相机（单目、双目、RGB-D，提供丰富纹理）、超声波/红外（近距离避障）
计算单元构成的计算平台	主计算单元	工控机
	丛计算单元	嵌入式控制器

这里的运动能力部件，实际上是机器人的“运动基因”，它从根本上决定了一台机器人：

（1）能怎么动（是只能前进后退左右转，还是能横着走？）。

（2）如何动（转弯时是像坦克一样原地打转，还是像汽车一样划圆弧？）。

（3）动得有多灵活。

像坦克、履带车运用的差速驱动模型，这种运动模式的构成结构就是两个独立的驱动轮（通常在同一轴线上），两侧可能各有一个或多个万向从动轮保持平衡。它的工作原理是，当直行时，两个驱动轮转速相同。当转向时，通过两个驱动轮的速度差来实现。比如，当左轮速 > 右轮速，那就向右转。当左轮速 = -右轮速，那就原地旋转（这是差速驱动的标志性能力）。这种运动模式非常灵活，可以在自身尺寸范围内实现零半径转弯。但高速下的运动稳定性相对较差。

像一般的汽车运用的阿克曼转向模型，转向时，内侧前轮比外侧前轮转动更大的角度，使四个轮子都尽可能围绕同一个圆心做圆弧运动，减少轮胎磨损和滑动。但是这个模式无法原地转向，有一个最小转弯半径。

像使用麦克纳姆轮或全向舵轮的全向移动模型，可以实现横向的“蟹行”。

第二层状态估计与建图层的具体构成

定位	局部定位	滤波算法（卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波），融合里程计、IMU数据，估计机器人短时间内的相对位移
	全局定位	SLAM（即时定位与地图构建）。激光SLAM（如Cartographer）、视觉SLAM/VIO（如ORB-SLAM3, VINS-Fusion）。解决“我在哪”和“环境是什么样”的根本问题
建图	地图表示	占用栅格地图（最常用）、点云地图、特征地图
	代价地图	在占用地图基础上，通过膨胀障碍物生成“代价”区域，为路径规划提供可直接使用的安全信息。通常分为全局代价地图（静态）和局部代价地图（动态，包含实时感知的临时障碍物）

SLAM是通过一系列精妙的算法，让机器人在未知环境中，一边估计自己的位置（定位），一边增量式地构建环境地图（建图），两个过程相互促进、同时进行。

SLAM最本质的特点是，它不是先建图后定位，也不是先定位再建图，而是在同一个算法框架内，交替迭代优化对自身状态（位姿）和对环境状态（地图）的估计。这通常通过概率论方法（如贝叶斯滤波、图优化）来实现。

地图是随着机器人运动而逐步构建的，而不是一次性获得。整个过程通常是在线的，即传感器数据实时流入，算法实时输出当前的位姿估计和地图更新。这使得机器人可以边走边看，边看边想。

回环检测是SLAM算法的灵魂。当机器人识别出自己回到了之前到访过的地方（通过比对当前观测和历史观测），就能检测到一个“回环”。算法利用这个信息，可以像“打补丁”一样，大幅度校正整个轨迹和地图的累积误差，保证全局一致性。

SLAM系统实现上述能力依赖的硬件就是第一层的外部感知传感器（相机、激光雷达）和本体感知传感器（里程计、惯性测量单元），还有计算单元。

此外，结合AI能力，在传统建图的基础上，AI原生地图对其实现了增强与升级：它在传统几何地图的基础上，通过视觉模型（VLM）注入了语义信息，因此它仍然属于这一层的输出。在规划方面，传统规划器只处理几何避障，而AI原生地图使得规划器能够进行 “语义级”的规划（例如，规划一条路径，要求“经过厨房然后去卧室”）。同时，它为人机交互（自然语言指令）提供了可能。

为什么具身智能机器人需要AI原生地图呢？因为传统地图就像一张只有街道名称和轮廓的纸质地图。它能告诉你去“王府井大街”怎么走，但无法告诉你那里有什么店、哪家餐馆好评多、你现在想买的那款手机在哪家店里。AI原生地图就像 “高德/谷歌地图” + “大众点评” + “本地生活助手” 的三位一体。它不仅知道路，还知道店铺信息、用户评论、商品库存，甚至能根据你的指令“我想喝一杯不含咖啡因的热饮，然后买一本科幻小说”，自动规划一条最优路径。

传统地图（SLAM地图）存储的是“几何”和“占据”信息。比如：这里有一面墙（障碍物），那里有一条空旷的走廊（可通行区域），某个坐标点有个圆柱体（可能是柱子）。数据是“低层次”的：点云、栅格、特征点。机器人只知道“那里有个东西挡着”，但不知道“那是什么东西”。

AI原生地图存储的是“语义”、“功能”和“关系”信息。比如：这是一个“会议室”，里面有一张“桌子”和一把“椅子”，桌子上放着一个“白色马克杯”，马克杯是属于“张三”的。数据是“高层次”的：物体类别、属性、状态（门是开是关）、所有权、物体间的空间与功能关系。

传统地图解决了机器人在物理空间中定位和移动的基础生存问题，是必需品。而AI原生地图是为了解决机器人理解人类意图、在复杂环境中执行高级任务的智能问题，是通向通用性的必由之路。未来，AI原生地图将成为机器人的 “空间记忆”和“环境知识库” ，使其从一个需要精确编程的“盲人”，变成一个能真正看懂、听懂、并理解周围世界的“智能体”。这才是具身智能落地的关键所在。

第三层决策与规划层的具体构成

全局路径规划	算法	在已知的全局代价地图上，计算从起点到目标点的最优或可行路径。经典算法包括： A（最基础）、Dijkstra、快速探索随机树（RRT） 及其变种（如RRT，用于高维空间）
局部运动规划	算法	跟随全局路径，同时根据局部代价地图（含实时障碍物）进行动态避障和平滑控制。算法包括： 动态窗口法（DWA，最流行）、时间弹性带（TEB，考虑运动学约束和时序）、模型预测控制（MPC，更优但计算重）
任务规划/行为树		处理高层逻辑，如“到达A点 -> 等待5秒 -> 前往B点”，或“遇到门 -> 调用开门技能”。常用行为树或状态机实现，是连接业务逻辑与底层导航的桥梁

第四层的控制层具体构成

运动控制	运动学/逆运动学控制	将规划层输出的速度指令（线速度、角速度）或轨迹点，转换为各轮子的目标转速
	高级控制算法	PID控制（最普遍）、模型预测控制，用于让电机精确地达到目标转速
底层电机控制	闭环控制	读取编码器反馈，实时调整电机输出，实现精确的速度/位置控制

第五层系统集成与中间件的具体构成

主要是ROS1/ROS2。它提供的模块包括：

（1）通信机制： 节点间的话题、服务、动作，解耦各模块。

（2）工具集： 可视化（Rviz）、数据回放（rosbag）、仿真（Gazebo）。

（3）软件包生态： 导航（Nav2）、SLAM（slam_toolbox）等可直接使用或参考的成熟功能包。

第六层具身智能增强层

这个“第六层”超越了传统机器人运行时系统的范畴，指向了 “如何创造出智能” 这一新的前沿。这一层不参与机器人的实时运行，而是为下面五层（尤其是决策规划层和感知层）设计、训练、评测和迭代核心的智能模型。它是整个系统的 “大脑锻造车间” 和 “飞行模拟器”。四个类别的内容都可以归类于第六层：

仿真引擎	提供无限、安全、可配置的“数字物理世界”（如NVIDIA Isaac Sim、微软AirSim、谷歌的RLBench）。它是数据的源头
世界模型	训练机器人理解物理规律和预测结果的“心智模型”。它是高效学习和泛化的关键
VLA/VLN模型训练框架	基于仿真数据和世界模型，训练能将视觉、语言转化为具体动作的策略模型
标准化评测基准与数据集	用于科学、公平地衡量智能体性能的“考场”（如BEHAVIOR、Habitat挑战赛）

为什么需要真实物理仿真呢？首先是为了数据生成的无限性与可控性： 在现实世界训练机器人采集海量数据成本极高、速度极慢，且无法控制天气、光线、物体位置等变量。仿真可以按需生成各种极端、长尾场景（如暴雨天、杂乱房间），这是获取高质量、多样化训练数据的唯一现实途径。第二，为了保证训练的安全性： 机器人初学阶段会犯大量错误，可能导致自身损坏或对人和环境造成危险。在仿真中，可以“摔打”机器人无数次而零成本、零风险。最后，为了确保评测的公平性与可重复性： 为算法提供完全一致的测试环境（如相同的起点、物体布局），这是进行科学比较和基准测试的基础。现实世界无法复现完全相同的条件。

只是，再逼真的仿真也与现实有差异（Sim2Real Gap）。因为就需要“世界模型“，其核心目的是为了赋予机器人“常识”和“预测想象”能力，实现高效学习与规划。世界模型通过在仿真数据上训练，学习环境动态的底层规律，而不是死记硬背仿真像素。这有助于模型迁移到现实世界。此外，世界模型允许机器人在“脑海”（隐空间）中推演不同动作的后果（“如果我推这个杯子，它会掉下去吗？”），从而做出更优的长期规划。通过世界模型的预测，机器人可以在内部进行“想象练习”，大幅减少在仿真或现实中试错的数据需求。面对从未见过的物体或场景，它也能基于对物理规律的“理解”进行合理猜测。

仅有世界模型还不够，它让机器人理解了世界如何运行，但如何让它理解人类的复杂语言指令并转化为具体动作序列？ VLA/VLN 明确了我们要解决的问题形式——输入是视觉观察和自然语言指令，输出是具体的导航或操作动作。这为整个仿真训练和世界模型学习提供了一个清晰、高级别的任务目标。现代的VLA/VLN模型通常以大语言模型或多模态大模型为核心。它们注入了从互联网海量文本和图像中学到的丰富语义知识和常识（如“冰箱通常用来储存食物”），这是仅从物理仿真中无法获得的。人类可以下达“请把桌子上那本蓝色封面的书拿给我”这样的开放式指令。VLA模型需要结合视觉识别、语言理解和动作生成来完成任务。

这个第六层会汲取下面五层（特别是硬件与驱动层、状态估计层）的真实物理约束和数据特征，以确保仿真和模型的真实性。同时，它还向下层输送训练成熟的算法模型。

这个第六层的出现也揭示了现代机器人学范式转变的本质：即智能体的能力不再完全依赖人类工程师手写代码，而是通过数据驱动的训练在虚拟环境中大规模“培育”出来。

这第六层的特点有三个：

（1）离线性： 主要在云端或开发工作站运行。

（2）数据驱动： 依赖大规模仿真和真实数据。

（3）迭代性： 形成“训练-评测-部署-数据收集-再训练”的飞轮。

目前，在仿真平台方面，通常有十二个评价纬度：

核心技术	物理精度	对于机器人、自动驾驶等高端制造领域，仿真的可信度至关重要。例如，客户会关心平台使用的是否是经过验证的物理引擎（如PhysX, MuJoCo, 或新的Newton），能否精确模拟复杂的接触力学、柔性体和传感器噪声
	渲染质量与实时性	需要评估是否能同时实现“所见即所得”的高保真渲染（光线追踪、材质真实感）和高实时性。这对于设计评审、AI视觉训练至关重要。比如，Omniverse凭借RTX实时路径追踪在这一领域优势明显
	仿真规模与性能	能否在单场景中支持海量零部件（如完整工厂）、高复杂度机器人，同时保持流畅的交互帧率
生产效率与协作	互操作性（核心痛点）	这是评估的重中之重。客户会测试平台对多种工业数据格式（如USD, FBX, STEP, JT, CATIA等）的支持深度，能否无损或高保真地导入来自不同设计软件（如Creo, NX, Revit, Blender, Maya）的模型，并保持图层、材质、装配关系等信息
	实时协作能力	允许多个部门的工程师（设计、仿真、机器人编程）在同一虚拟场景中并行工作，并实时看到彼此的修改。这能极大缩短迭代周期
	资产管理与版本控制	平台是否提供强大的数字资产管理系统，方便检索、重用和版本化管理模型、场景和仿真配置
生态与扩展性	开放性与API	平台是否提供丰富的API（Python, C++等），允许客户和集成商开发自定义工具、自动化流程或连接内部系统（如PLM, MES
	连接器生态	官方是否提供了与主流行业软件（如西门子Teamcenter, Autodesk AutoCAD, 达索3DEXPERIENCE）的深度双向连接器，确保数据流畅通
	行业特定应用	是否有面向特定行业（如机器人、自动驾驶、工厂规划）的预置工具包或应用，加速项目启动
部署、成本与服务	部署模式	支持本地部署、私有云还是公有云（SaaS）？数据安全性和网络延迟要求是关键决定因素
	总拥有成本	除了软件许可费，还需评估硬件（是否需要高端GPU）、集成开发、人员培训、长期维护的成本
	服务与社区	厂商的技术支持质量、培训资源、开发者社区的活跃度以及是否有已验证的行业成功案例，都是重要的决策参考

如果要具体看一下穆齐安的机器人仿真和模型的产品，在机器人的仿真、模型方面，英伟达打造了较全的技术栈。英伟达将AI演进划分为感知、生成、代理、物理四个阶段，并非随意排序，而是描绘了一条从“理解世界”到“生成内容”再到“采取行动”，最终实现“在物理世界中行动”的清晰技术主线。

（1）感知AI：“看懂与听懂”。让AI识别图像、语音、文本中的模式。这是基础，如同人的感官。

（2）生成式AI：“创造与表达”。基于从感知中学到的模式，生成新的文本、图像、代码等。这标志着AI从“认知”走向了“创造”，但仍在数字领域。

（3）代理式AI：“决策与执行”。AI能理解复杂目标，并主动规划、调用工具（如API、软件）去执行任务。例如，AI助手自动订票、处理邮件。其行动范围主要在数字世界。

（4）物理AI：“ embodied 与交互”。AI的能力必须通过机器人、自动驾驶汽车等实体载体，在复杂的物理世界中实现。这是最大的飞跃，因为它要求AI不仅智能，还需理解物理法则、实时应对不确定性、保证安全。

如果要具体理解这里的物理AI，物理AI将AI与物理规律融合并应用于实体设备行动中。在知识体系方面，物理 AI融合了机器学习算法、数字孪生、CAE求解器等能力。物理 AI 的概念，最早起源于对具身智能的研究，即 AI 不只是“大脑”，还需“身体”与环境交互。此后，物理 AI 的概念逐渐延展为具备传感、认知、推理、动作能力的一体化智能系统，并融入边缘计算、分布式系统、机器学习等现代 AI 机制。

传统的数字 AI，主要指的是基于大数据、深度学习等算法，在纯数字空间中完成信息处理与智能决策的人工智能形态。它强调数据驱动模型训练，核心能力集中在语言理解、图像识别、知识推理等抽象认知上，依赖于云计算中心、高性能 GPU 进行集中计算，其典型应用包括搜索引擎、推荐系统、语音助手、文图生成大模型等，这类智能系统通常不直接感知或操作物理世界，缺乏与环境交互形成闭环的能力。

相比之下，物理 AI将软硬件结合，是能同时集成感知、认知、决策与物理执行能力的下一代智能系统。物理 AI 强调的是具身智能与实体行为，不仅仅依赖数据计算，还整合了材料科学、传感器技术、嵌入式系统、机械控制等多个学科能力。物理 AI 可通过视觉、触觉等多模态传感器对真实世界进行实时感知，并结合知识模型和本体推理对物理环境做出因果判断，最终驱动车辆、机械臂等执行系统进行实际动作，从而形成“感知–理解–执行”的闭环结构。

总的来说，数字 AI 是对信息世界的建模与处理，而物理 AI 则是让 AI 实实在在走入物理世界，具备执行力、实体交互能力和任务闭环反馈能力。它们代表了人工智能发展的两个阶段：一个是数字认知智能，另一个是融合行为智能的具身智能系统。随着机器人、自动驾驶、智能制造等场景快速落地，物理 AI 正成为推动 AI 应用从决策与感知走向行动的核心力量。

想要把 AI 嵌入物理世界中， 需要建立一个理解现实世界规则的世界模型，比如重力、摩擦力、惯性这些物理动力学，还要理解几何与空间关系、因果关系。物理AI的基础在于对现实世界的数字化建模，它不仅是将物理系统数学公式化，更是在AI语境下构建可以被理解、可以被推理、可以被计算的世界。传统的建模方式依赖偏微分方程、有限元法、计算几何与拓扑学来精确描述现实中的力学、电磁、热传导等现象。但在物理 AI 系统中，建模不仅限于人工定义方程，而是借助物理感知数据构建世界认知模型。这就要求建模引擎能够处理高度复杂的输入，如视觉视频、力觉序列、温度曲线等，将其转化为具备结构性和可推理性的数据。Cosmos不依赖传统的物理方程，而是通过观察现实世界中物体的运动、交互和变化，自动学习其背后的动力学机制。Cosmos模型是在 2000 万小时的视频数据上训练而成，这些视频聚焦动态物理事物，包含自然主题、人类行走、手部动作、操控物体，还有快速的相机运动，目的是教会 AI 理解物理世界，而非生成创意内容。

多场景耦合仿真是物理 AI 中将建模与实际行为连接起来的特定环境仿真工具，它允许系统对扰动、指令或外部因素做出结构性响应。物理系统往往不是单一场主导的，而是多场耦合协同演化的，例如热-电-磁耦合、电磁-结构耦合、流体-结构耦合等，这要求仿真平台具备跨场建模能力、边界条件动态调整能力以及动态响应模拟能力。传统 CAE 平台已具备强大的耦合建模能力，但它们主要面向离线工程计算，无法满足物理 AI 在在线反馈、决策响应和低延迟模拟方面的需求。

以英伟达 Omniverse 为例，其核心由 Universal Scene Description (通用场景描述) 驱动，能够以统一的数据结构整合来自多源建模软件的几何、材质、动力学和行为描述。在仿真层，Omniverse 支持通过英伟达 Phys X 实现刚体/软体动力学，通过 Flow 模块实现流体动力学，通过 Flex 支持粒子系统与柔性体仿真，同时与 Isaac Sim（机器人）、Drive Sim（自动驾驶）、Kaolin（3D AI）等模块深度集成，完成结构-控制-感知一体化模拟。物理AI 系统在这种仿真平台中，可以输入扰动（如动作、指令），观测系统响应，训练其预测与反馈机制，实现感知-决策闭环。Omniverse 还支持仿真可微分与 AI 可插拔：它可以将仿真结果实时供给 AI 模型，或将 AI 控制结果注入仿真，实现 AI-in-the-loop 循环。这为物理 AI 系统在控制器设计、策略评估、机器人调度等方面提供了可调可测的环境。此外，Omniverse 的数字孪生能力也使其成为工业级 Sim2Real 训练平台，可用于生成合成数据，提升 AI 模型的泛化能力。

仿真平台不仅是训练场，还是行为验证器。系统可通过世界模型提前模拟不同策略路径的结果，在真实部署前进行筛选和评估。它兼具现实物理系统的“近似替身”与高效推理引擎的角色。由于不依赖高保真的求解器，仿真速度快、推理灵活，更适用于控制场景、机器人操作、自动驾驶决策等在线物理交互系统。正因多场景耦合仿真工具具备轻量级、智能化、多场景物理世界等诸多优势，物理 AI 正在成为赋能传统仿真系统的核心动能。