™优必选发布Thinker-Sim：真实场景进仿真，机器人先在虚拟里练
优必选 11 月 2 日发布具身智能仿真平台 Thinker-Sim，以 Real2Sim2Real 为核心，覆盖真实场景数字化、规模化仿真数据合成与机器人能力评测。
发生了什么
平台针对的三处行业痛点在官方介绍中列明：真实数据采集成本高、仿真环境构建复杂、算法验证周期长。Thinker-Sim 把三段能力做进同一套体系：真实场景数字化复刻、大批量仿真数据自动生成、机器人性能标准化评测，定位为一站式具身智能技术底座。
场景进仿真的链路分两步：自研 Thinker-GS 高保真场景重建算法与全流程 SimReady 资产自动化生成技术，把真实场景采集、三维重建与仿真资产生成连起来。官方举例称，基于真实工厂产线环境的三维重建可还原厂区空间布局、环境结构与视觉细节，并按训练、数据采集与算法评测等任务需求，灵活加载机器人、生产设备与人员等前景资产；面向商业服务场景也可快速生成具备真实视觉表现的数字孪生环境。
使用门槛的降低来自两处设计：平台内置丰富的标准化仿真任务模板，用户无需从零搭建仿真环境，经模板选择与参数配置即可启动仿真任务，仿真过程支持实时画面推流、任务状态监控与运行结果反馈；自研 Ulab-Agent 以自然语言作为统一交互入口，理解用户需求后自主调用场景创建、环境配置、随机化、任务编排与调度执行等底层原子技能。优必选称，场景、机器人、任务、算法与评测模块的灵活配置可适配 90% 以上的目标仿真场景，该比例为公司表述。
关键事实
- 发布方与时间：优必选科技，2026 年 11 月 2 日
- 产品：Thinker-Sim 具身智能仿真平台，以 Real2Sim2Real 为核心技术框架
- 三段能力：真实场景数字化复刻、规模化仿真数据合成、机器人能力评测
- 场景重建：自研 Thinker-GS 高保真场景重建算法与全流程 SimReady 资产自动化生成技术
- 任务模板：内置标准化仿真任务模板，无需从零搭建仿真环境；支持实时画面推流、任务状态监控与运行结果反馈
- 交互入口：自研 Ulab-Agent 以自然语言为统一入口，自主调用场景创建、环境配置、随机化、任务编排与调度执行等原子技能
- 适配表述：优必选称模块灵活配置可适配 90% 以上的目标仿真场景，该比例为公司表述
为什么重要
具身智能的瓶颈从模型本体扩展到训练与评测工具链，真实场景快速进仿真、仿真数据规模化生成与标准化评测成为同一平台的三段，机器人上岗前的验证环节被产品化。
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