芯耀
与非AI
125
#具身智能数据项目 具身智能仿真数据&基础设施提供商，英伟达生态创业企业，全闭环产品集和工具链，解决人形机器人大脑模型训练最短板问题，已与头部机器人公司合作全球最大开源仿真数据资产库，可落地地方大规模、低成本仿真数据采集厂。
之前就问过一位CAE专家一个很弱智的问题：
具身智能机器人仿真，对精度要求不是那么高，对于传统的CAE公司而言，岂不是手到擒来，能不能算是降维打击？
虽然两个领域的门道儿不太一样，但确实有CAE公司开始趁着这波热潮，往具身智能仿真领域延伸了。也有从传统CAE厂商出来的团队，开始创业做具身智能仿真引擎和平台。
在具身智能机器人仿真领域，最积极的莫过于英伟达了，推出了从数字孪生平台Omniverse，到世界模型Cosmos，到仿真引擎Issac Sim，到底层求解器Newton，到机器人训练Isaac Lab的“全家桶”，甚至还开源了一套机器人大脑模型Isaac GR00T。
而且，黄仁勋把他的儿子和女儿，全都安排到了机器人仿真部门，是不是说明英伟达把未来押宝给了具身智能？
谈到具身智能机器人仿真和CAE，这里面就涉及到“实时CAE”和“离线CAE”了。“实时CAE”对应的是具身智能仿真引擎和数字孪生引擎，而“离线CAE”对应的是我们通常认知中的CAE工业软件。
二者最大的区别就在于，“实时CAE”强调的是实时性，而“离线CAE”强调的是精度和准确性。
再进一步说，“离线CAE”是用时间来换取精度，通常一个运算分钟级或者小时级，复杂的CFD/结构强度仿真，甚至几天才能出结果。而“实时CAE”则以牺牲精度，来换取交互结果的实时性，通常达到毫秒级，仿真结果和数字孪生中的设备运动同步刷新。
也可以理解为“实时CAE”是一个降阶简化版的“离线CAE”，把“离线CAE”这个超级复杂、算得巨慢的精细物理模型，砍掉多余细节、保留核心物理规律，变成一个计算快几百倍、精度够用的简易模型。
但二者的基本原理是类似的，从仿真角度来看，处理流程也类似。所以要理解英伟达的Isaac Sim仿真系统，如果之前对CAE软件有基本认知，也会有很大的帮助。
下面的文章，我们就结合索辰科技招股书的科普内容，先来复习一下“离线CAE”。
CAE，是指在产品研发和工程设计阶段，实现基于物理模型的模拟，来预测产品的性能。用CAE来仿真的目的，是为了优化设计方案、提升产品性能、减少试验次数、提升研发效率、缩短开发周期、降低设计风险和研发成本。
CAE软件本质是把物理和工程学科的理论模型做数学处理后得到的代数求解过程固化而成的计算机程序，融合了物理学、数学、工程学、计算机科学等多学科的算法和技术。
CAE软件通常包括核心的求解器与图形用户界面（GUI），使用过程通常包含前处理、求解计算与后处理三个阶段。
前处理过程中，用户在GUI为求解器提供/生成实际的几何模型和空间网格，选择物理模型和数值求解算法及其参数，根据实际工况设置求解的边界条件；
求解过程中，求解器开始运行求解并输出结果数据，整个计算过程无需用户干涉。
后处理是在求解过程结束后，用户用软件对计算结果进行后处理，包括对计算结果数据的提取、分析和展示等。
其实在人形机器人行业，“实时CAE”和“离线CAE”都会发挥作用：
“离线CAE”主要针对机器人本体在研发合计环节，设计机器人骨架、关节壳体、做强度校核、散热仿真等。
“实时CAE”主要针对于机器人训练、仿真数据生产，机器人评测验证等环节，在Isaac Sim/数字孪生里，机器人走路、操作时实时算受力、形变、碰撞预判，给大脑模型做状态输入和安全约束。
而且在当前的机器人训练的仿真中，主要用到的求解器类型也比较单一，主要侧重于机器人运动相关的刚体/关节动力学，而更为复杂的光学、声学、电磁等领域，甚至相对简单的流体力学，还不到机器人能够企及的时候。
#指纹硅麦触觉传感芯片项目 指纹硅麦营收亿元规模，机器人力传感芯片和硅麦传感芯片年底出样品，可落产能，可迁总部。
#具身智能数据项目 具身智能仿真数据&基础设施提供商，英伟达生态创业企业，全闭环产品集和工具链，解决人形机器人大脑模型训练最短板问题，已与头部机器人公司合作全球最大开源仿真数据资产库，可落地地方大规模、低成本仿真数据采集厂。
#新型储能电池项目 解决锂电池安全和成本问题，经过电网验证，获得三大产业方的战投，可产能落地。
#商业航天卫星通信地面通信设备 地面接收设备厂商，已有规模营收，随着卫星互联网产业提速，公司业务也会迎来高速增长。
