9月11日，2026年中国国际服务贸易交易会（服贸会）专题活动“物理AI与具身智能机器人创新生态交流会”在北京举办。松应科技创始人、CEO聂凯旋出席并发表演讲。他指出，随着生成式AI和智能体技术的发展，人工智能正加速与机器人、智能装备结合，应用从数字空间进一步延伸到物理世界；物理AI要真正走向真实世界，关键在于建立从数据采集、仿真训练到真机反馈的数据与系统闭环。

图1 聂凯旋在服贸会“物理AI与具身智能机器人创新生态交流会”发表演讲

一、产业机遇：AI正从数字空间走向物理世界

聂凯旋援引英伟达创始人黄仁勋的判断指出，物理AI将推动价值约50万亿美元的制造与物流产业发生变革，软件、硬件、芯片、模型和传感器都将在这一过程中迎来新的发展空间。但他同时提醒，这一产业机遇背后还有一系列工程问题需要解决：现有模型距离充分理解物理规律、适应环境变化并精准驱动机器人和智能装备仍有距离；场景构建、数据生成、模型训练、评测验证和真实部署需要相互连接，并根据真实环境的反馈持续迭代。“物理AI要进入真实世界，既需要足够的数据支撑模型训练，也需要解决机器人与工业系统的协同问题。”

二、数据与系统：物理AI要跨过两道门槛

在聂凯旋看来，数据不只是数量问题。目前，行业正在通过机器人遥操作、第一视角采集和仿真生成等多种方式积累训练数据，这些路径各有价值，但与训练真正理解物理规律、具备实时交互能力的模型相比，现有数据在规模、质量和丰富性上仍有明显差距。物理AI需要高质量、多模态、能够反映动态交互过程的数据。“通过计算生成高质量、多模态、可交互的数据，再与真实数据相互校验，才能为模型训练提供一个持续迭代的环境。”

图2 ORCA OS仿真场景：多机器人协同作业

机器人要进入的不只是工厂，还有工业系统。“能够完成一个动作的机器人，距离进入一条生产线还有更多问题需要解决。”聂凯旋强调，机器人进入工厂以后，会成为生产系统的一部分，要与现有工业设备、生产节拍和管理系统协同工作，也要接受统一调度。真正进入工业现场，还要解决设备、软件、数据和生产流程之间的连接。物理AI的产业化既要提升单机智能，也要解决系统协同。

三、ORCA OS：贯通物理AI研发与部署链路

针对数据和系统协同这两类问题，松应科技自主研发了ORCA OS物理AI操作系统。该系统面向物理AI研发的完整流程，连接场景、数据、算法、训练、评测和部署，既提供高保真物理仿真和数据合成能力，也支持模型训练、验证以及与真实工业环境的衔接，让原本分散的研发环节能够在统一环境中协同运行。其中，子系统ORCA Connect负责打通现有工业软件和生产数据，支持与达索、西门子等主流工业软件衔接，使机器人的训练、调度和部署能够进入已有工业流程。

图3 松应科技发布全球首个异构计算物理AI操作系统ORCA OS

在场景构建方面，ORCA OS既支持基于AI生成和组装三维场景，也支持通过扫描建模等方式复刻现实环境；物理仿真支持刚体、柔体、流体等多物理场仿真，让不同材质、不同属性的物理现象在同一环境中交互，使训练更接近机器人实际面对的复杂情况。2026年4月，松应科技发布了实时多物理场耦合仿真Demo，刚体、柔体和流体能够在同一数字环境中实时交互。

在数据生成方面，系统能够在数字环境中模拟视觉、雷达、惯性测量单元、力和触觉等多种传感器，生成与机器人感知和动作相关的数据，目前已可生成20多个维度的多模态数据。“仿真的价值不在于取代真实世界，而在于通过并行计算，让模型在进入真实设备之前经历更多训练和测试。”自2021年成立以来，松应科技始终围绕这一目标推进研发，并已完成7轮融资。

四、开放架构：连接算力与开发者

物理AI的发展需要多种技术共同作用，算力、工业软件、机器人本体、模型算法和真实场景都要参与其中。聂凯旋介绍，松应科技在技术架构上选择开放解耦路线：向上连接不同模型、机器人和应用，向下兼容多元算力，让企业能够根据自身需求选择技术组合。目前，除英伟达、AMD、英特尔等国际主流GPU外，ORCA OS还支持摩尔线程、沐曦、瀚博、天数智芯、砺算等国产芯片。

在ORCA OS技术底座之上，松应科技推出了面向高校师生、个人开发者和创新团队的ORCA Lab免费开发者发行版，将运行配置要求降低到RTX 3060级别，开发者可以从个人笔记本开始搭建和运行物理AI任务。目前，ORCA Lab的专业开发者已经达到数千人。

五、从产品展示走向真实产业场景

“物理AI最终要解决的，仍然是真实产业中的问题。”聂凯旋表示，在世界人工智能大会上，松应科技展示了多机协同任务系统：人形机器人、AGV、履带车和无人机在同一个仿真场景中协同执行任务，现场还可以人为加入干预，让系统在随机变化中检验模型的应对能力。围绕工业制造、电力等领域的真实需求，公司正通过场景赛事和产业合作推动落地：2026年5月，机器人场景应用挑战赛在杭州举办；面向电力场景的具身智能大赛已有150家单位参赛；计划于2026年10月在上海举办国际具身智能赛事，把真实任务、场景数据、训练验证和合作伙伴遴选连接起来。

图4 ORCA OS仿真场景：智能仓储物流

结语：从单点能力走向系统协同

聂凯旋最后总结，物理AI进入真实世界，既需要更强的模型，也需要场景、数据、算力、训练、评测、工业软件和真实设备之间的系统协同。合成数据与真实数据相互校验，数字训练与真机部署相互衔接，模型才有可能从数字环境走向真实设备。“我们希望通过ORCA OS，让数字环境中的训练和验证更好地服务真实设备与产业场景，加速物理AI进入真实世界。”