作者丨薛皓皓
编辑丨关雎
凌迪科技起于服装产业数字化，其核心业务是基于精度形变体仿真技术，为服装设计、面料开发与生产展示提供AI+3D数字化软件。这套系统解决了传统仿真引擎“魔改版”精度差的痛点，累计服务3000客户，覆盖多个海外头部时尚。
2024年底，这长年耕服装圈的公司意外切入了物理AI下具身智能赛道。因为他们观察到，具身智能大脑的智能水平提升，可能和仿真息息相关，仿真能为大脑提供成训练数据、强化学习环境、进行模型果评测等系列的支撑。而凌迪科技在以服装为代表的形变体仿真上的长期积累，成为它切入具身智能产业链的底气。
华民是凌迪科技的联创始人兼席科学。他本科毕业于浙江大学竺可桢学院，并在斯坦福大学和佐亚理工学院分别获得硕士和博士学位。作为世界计机图形学、前俄亥俄州立大学终身教授，华民在布料物理模拟域有着的学术地位。2021年，为了“解决真实问题，把技术成果落地”，他离开“学术象牙塔”，加入凌迪科技。
在具身智能域，凌迪科技个重要的正反馈来自国内头部角兽银河通用。银河通用在2026年春晚展示的机器人叠衣服成果，其背后是有凌迪科技的仿真技术支持。
在整个具身智能产业链中，华民将凌迪科技清晰地定位为“水人”。
01从服装业数字化到物理AI
凌迪科技的气质是时尚和科技的结，边是长期浸染于服装设计师、服装厂、服装构成的时尚圈，另边把科学索尔维及其创办的20世纪世界顶基础科学闭门研讨会——索尔维会议，作为公司的“精”参考系。
在这种气质下，凌迪科技设立有支30人左右的研究院团队，负责探索AI等前沿技术，对公司业务发展带来的各种可能。华民是这支研究团队的。
“在我们公司出服装仿真软件之前，市面上大部分均为游戏引擎的魔改版本，精度很差。我们的产品能模拟服装上身后的下垂、褶皱、回弹等动态变化。”华民说。
基于这套精度的仿真技术，公司出了面向款式设计的服装仿真建模软件Style3D Studio，面向面料数据采集及编辑的Style3D Fabric，面向服装仿真数据沉淀及复用的Style3D Cloud，以及面向服装搭配展示的Style3D MixMatch等。
凌迪科技展示的Style3D 相关软硬件产品
这套产品为凌迪科技累计服务3000客户，包括海外头部的。
2024年底，华民十分敏锐地观察到个趋势：不少和自己有着相似背景的学者，都投入到具身智能的创业浪潮中。例如，具有计机图形学背景的斯坦福博士鹤创立了银河通用，成为国内头部的具身智能角兽；师从李飞飞，拥有厚三维视觉学术背景的苏昊博士，则加盟苏度科技担任CTO，苏度科技也是估值增长快的具身角兽。
这个趋势令华民意识到个机会：凌迪科技长期积累的精度纺织物仿真数据和能力，在业内实属难得，足以成为切入具身智能赛道的特优势。
对比仿真柜子、钢块等形状不易改变的东西，计机仿真服装为困难。“柜子或钢块，形状是固定的，计机容易仿真。衣服不行——平铺、折叠、揉成团，每种状态都不同，计机须通过大的数据规模，复杂的参数计，才能实现精度的服装仿真。”华民说。
目前，机器人仍法稳定而地完成叠衣服、从洗衣机里取出缠绕衣物等任务，根本原因是“大脑”缺乏足够的训练数据——衣物操作场景的真实数据难采集，而用仿真生成的成数据，又因为与真实世界存在较大偏差，被认为训练果大折扣。
凌迪科技的切入点正基于此，用精度的服装仿真，缩小成数据和真实数据的差距。
他们先将自己的仿真引擎SynReal接入英伟达旗下的物理引擎Newton，以及Google Deepmind旗下的物理引擎MuJoCo。他们十分期待的是，有成数据需求的具身智能公司，能通过这些大平台找到自己。
让华民没想到，个重要的正反馈来自国内头部的具身智能公司——银河通用。
根据华民透露，银河通用正使用凌迪科技的仿真引擎，训练机器人大脑。具体而言，包括了叠衣服、从洗衣机取衣服、抓食等训练任务，而叠衣服的训练成果，正是银河通用在2026年春晚所展示的。
这正反馈，让华民意识到，小范围试水宣告成功，随即决定加大投入，将具身智能业务立成团队运营。
02除了成数据，仿真还能干什么？
凌迪科技切入具身智能业务才年半的时间那曲橡塑专用胶，但它的探索不局限于成数据。
先在成数据面，对于凌迪科技而言，成数据并非真机数据的替代，而是对真机数据的“扩容”。
“我已采了条真机数据，你怎么把它变成10条多的数据——通过3D仿真就很容易做到。”华民解释说：“这对数据精度要求很，对速度要求不。”
强化学习是仿真在机器人场景中的另落地业务，该业务对数据精度要求不，对数据生成速度要求颇。
“强化学习要求引擎做到1000帧每秒的仿真速度。”华民说：“这相当于现实世界过去秒，机器人大脑就在仿真环境演上千次。”
和真机数据“扩容”不同，强化学习不给具身大脑喂数据，而是让具身大脑在仿真环境下自己反复试错，做对了给励，做错了给惩罚，通过不断试错，优化自己的行为策略，提升机器人大脑完成各类任务的水平。
除了真机数据“扩容”和强化学习，凌迪科技还在做具身大脑的评测。
目前，市场上仍缺乏套标准化的具身大脑评测系统，泡沫板橡塑板专用胶行业仍法判断哪公司的大脑做得好。在真实场景中进行评测，存在着诸多弊端，包括搭建成本、评测流程复杂、容易作弊等，而仿真场景下的评测能消灭这些弊端。
“例如，要评测机器人在庭场景下的智能水平，需要搭建1000个庭场景，实地搭建很困难，仿真环境下却很简单，而且由于随机生成，评价客观。”华民解释说。
除了上述的探索向，凌迪科技还在做灵巧手触觉的仿真数据。
目前，灵巧手触觉数据的采集，依赖于真人佩戴采集手套进行，而采集手套单价可达数万、甚至数十万元，且有使用寿命限制（可能使用5000次就坏）。而凌迪科技能用仿真技术将相关的边际成本降至近乎为0。
要做好上述所有业务，并不能把服装仿真直接搬到机器人场景。
因为，服装仿真里，人体基本静止，衣服围绕人体运动，碰撞关系相对简单；机器人场景里，夹爪需要主动抓取衣物，运动轨迹复杂，原有的碰撞缓冲区逻辑没有针对夹爪设计，致夹爪频繁穿模——夹爪像幽灵般，穿过了衣服的布料。
意识到问题后，华民对刚体的碰撞逻辑做了项修改。
另个项修改的向是轻量化。现有的主流仿真平台体量庞大，需要安装配置，使用门槛。凌迪科技希望把仿真引擎做成网页端，开浏览器即可使用，降低客户的接入成本。
据公司透露，这些业务采用SDK订阅制的收费模式。若单纯购买数据，则按时长收费。起步年的2025年，公司在该域的营收规模达到数百万元，今年可达5~10倍的增速。
客户范围并不局限于具身智能公司，还有来自智能电域的客户。“许多电公司都配备机器人团队，这些团队会有数据和仿真的需求。”华民说。
03要做具身智能的水人
从当前行业进展出发，要让具身智能真正进工厂工，或者进入庭做务，训练数据的匮乏，成为关键卡点之：质量的真机数据稀缺，需要补充成数据，而成数据往往精度太低，难以实现良好的数据训练果。
另个关键卡点是具身大脑的AI模型架构尚未收敛。此前，在硅谷具身智能角兽Physical Intelligence的动下，VLA模型（Vision-language-Action）曾成为业内主流向。然而，VLA的泛化差， “比如机器人在房间A学会了叠衣服，到了房间B就不会了。”华民解释说。
在VLA之后，世界模型被寄予厚望，有望提升机器人大脑的智力水平，而世界模型的技术路线尚处于“百花齐发”的状态，还未有条路线获得主流认可。“虽然技术路线众多，但是我们公司积累的仿真能力在这里能发挥巨大的作用。”华民说。
在世界模型面，凌迪科技决定从仿真技术再往前迈步，正通过作的式，造款世界模拟器。“世界模拟器能做的是，给定物体的状态，加上某种动作，AI可自动预测该物体的未来状态。”他说。
对于凌迪科技在具身智能域的定位，华民认为，它要成为位“水人”：通过向具身大脑公司或者本体公司，提供仿真和数据服务，从而获得营收。
有意思的是，凭借着在服装行业的耕，凌迪科技比具身智能公司懂服装行业，也比服装公司懂具身智能，这种特殊的禀赋，为凌迪科技在服装工厂落地具身智能，创造了条件。
面对具身智能业内对成数据的悲观论调，华民表达了自己的看法：“成数据的核心问题是sim to real gap（机器人在仿真环境做任务，和真实世界之间的果落差），但是当真实数据的采集成本过，甚至难以采集时，成数据能以低的成本进行补充或替代。”所以，成数据和真实数据并非替代关系，而是互补关系。
在淘金热中，先赚到钱的往往是铲子和水的人。当所有的具身智能公司都在为了让机器人聪明而激烈竞争时，凌迪科技选择退后步，提供训练工具。
毕竟，论哪种技术路线胜出，他们都可能在仿真环境中，完成走向现实世界的步。
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