本报讯（记者姜雨晴）机器人学“插网线”，为什么总插不准？问题不在“脑子”，而在“手感”——仿真里学到的物理，和真实世界的物理对不上。近日，光轮智能与全球芯片设计软件龙头新思科技联合发布具身智能仿真的最新成果——由光轮智能主导定义并跑通技术链路，在工业接触任务中实现CAE（工程仿真）精度的机器人任务级仿真校准。该任务由新思科技旗下的Ansys Motion多体动力学软件提供部件的CAE数据和力学分析，光轮智能SimFoundry自动化仿真系统负责真实测量、物理建模与自动化校准。

光轮智能产品策略总监何仲介绍，所谓机器人“插网线”，简单来说就是让机器人像人一样，把网线水晶头准确插入网口。这一操作看起来简单，实际是检验精细操作、力控和仿真物理精度的一个代表性任务。

一个案例最能说明问题。何仲介绍，在RJ45网线插入任务中，初始模型怎么都匹配不上真实插入力。Ansys Motion分析发现，这是由于插头内部金属触点形变带来额外阻力。经过数据反馈后，Ansys Motion提供CAE相关数据，SimFoundry进行自动化校准，结果最差轴向力曲线归一化误差降低91.7%，仿真环境中机器人插入线缆任务顺利完成。何仲表示，这一数字的意义不在单点精度的提升，而在于工业CAE沉淀数十年的接触与形变机理，第一次被转化为机器人任务级仿真的可校准物理依据——而这条转化链路，由中国团队定义并跑通。

何仲介绍，支撑这一操作的，是光轮智能“求解—测量—生成”三位一体全栈自研的SimFoundry仿真底座：通过真实实验采集摩擦、刚度、形变、接触力等参数，把经验估算变成可追溯的物理证据；再处理刚体、柔体、颗粒与动力学响应；最后基于OpenUSD（开放通用场景描述）和SimReady（仿真可用资产标准）管线，自动生成经过物理验证的资产与任务。整套校准由Agentic智能体工作流自动执行。工业级校准从依赖专家手工调试，走向可规模化复制的自动化能力。

这不是孤立突破。在标准层，光轮智能是国际物理AI标准Newton仿真技术委员会唯一中国企业，参与定义下一代仿真技术标准；在工程链路层，今年7月，光轮智能已与西门子共建工业级Real2Sim基础设施。从标准到工程实践，中国团队已进入全球物理AI基础设施核心协作圈。

“具身智能的竞争，表层看是模型与数据，底层看是物理真实性与工程验证能力。”何仲表示，这一次，中国团队补上的不只是一个精度指标，更是具身行业走向工业化的物理底座。