具身AI的3D环境挑战：真实性与可扩展性并重
在具身AI（Embodied AI）领域，构建真实且精确缩放的3D环境是训练和评估智能系统的关键。然而，传统方法依赖手动设计的3D图形，不仅成本高昂，还难以捕捉现实世界的复杂性，限制了3D世界生成的可扩展性和泛化能力。与语言或视觉模型利用的互联网规模数据相比，具身AI所需的数据昂贵、特定于场景且难以复用。要实现通用物理智能，研究人员需要逼真的模拟环境、强化学习支持以及多样化的3D资产。现有的扩散模型和3D世界生成技术虽有进步，但往往在物理精确性、水密几何体和正确缩放方面不足，难以满足机器人训练的需求。
现有3D生成技术的局限性
当前3D对象生成主要依赖三种方法：快速前馈生成、追求高质量的优化方法，以及基于多视角图像的重建技术。尽管这些技术通过分离几何和纹理提升了视觉真实性，但它们往往更注重外观而非物理特性。这导致生成结果在需要精确缩放和水密几何体的具身AI模拟中表现不佳。对于3D场景，全景技术已实现全视图渲染，但交互性仍有限。现有工具生成的资产在质量和多样性上难以满足复杂具身AI研究的需求，阻碍了真实模拟环境的构建。
EmbodiedGen：开源与模块化的3D世界生成利器
EmbodiedGen 是一个由地平线机器人、香港中文大学、上海期智研究院和清华大学联合开发的开源框架，专为具身AI任务设计，致力于生成真实、可扩展的3D资产。该平台生成物理精确、水密的3D对象，采用 URDF 格式，附带适配模拟的元数据。其六大模块化组件——图像到3D、文本到3D、布局生成、对象重排等——赋予了高效、可控的3D世界生成能力。EmbodiedGen 弥合了传统3D图形与机器人适配资产的差距，为具身AI研究提供了一个经济高效的交互环境解决方案。
核心功能：多模态驱动的3D世界生成
EmbodiedGen 是一个灵活的工具包，专为具身AI任务打造逼真且交互的3D环境。它集成了多种生成模块：从图像或文本生成精细的3D对象，创建具有可移动部件的铰接物体，以及生成多样化纹理以提升视觉效果。同时，它支持基于现实世界物理属性和缩放的全场景构建。这些输出直接兼容主流模拟平台，让研究人员能够以更低成本构建逼真的虚拟世界，摆脱对手动建模的依赖，显著提升3D世界生成的效率。
模拟集成与物理精确性
EmbodiedGen 提供了一个强大且易用的平台，生成多样化、高质量的3D资产，助力具身AI研究。其核心模块支持从图像或文本生成资产，创建铰接和纹理化的对象，并构建逼真的场景。这些资产不仅水密、逼真，还具备物理精确性，非常适合机器人模拟训练与评估。平台无缝集成 OpenAI Gym、MuJoCo、Isaac Lab 和 SAPIEN 等主流模拟环境，使研究人员能够低成本地模拟导航、物体操作和避障等任务，加速具身AI的开发进程。
RoboSplatter：为模拟带来高保真3D渲染
EmbodiedGen 的亮点之一是 RoboSplatter，它引入了先进的3D高斯溅射（3DGS）渲染技术，专为物理模拟优化。相较于传统图形流水线，RoboSplatter在降低计算开销的同时显著提升视觉保真度。通过纹理生成和现实到模拟转换模块，用户可以轻松编辑3D资产外观或重现高真实性的现实场景。RoboSplatter使3D世界生成更加高效，助力构建逼真的交互式3D环境，推动具身AI与数字模拟的融合。
为什么EmbodiedGen对具身AI至关重要？
具身AI研究面临的核心瓶颈之一是缺乏可扩展、真实且物理兼容的3D环境。传统3D生成流水线往往无法提供精确缩放、完整几何体和交互性，限制了训练和评估的效率。EmbodiedGen 通过开源、模块化的设计，填补了这一空白，生成高质量、可控的3D对象和场景，兼容主流机器人模拟器。其将文本和图像转化为物理可信的3D环境的能力，为具身AI研究、数字孪生和现实到模拟学习奠定了坚实基础，助力智能系统迈向更真实的物理世界交互。
