产品简介
Evaluate & Improve Physical AI（原名 Bifrost）致力于构建物理人工智能的仿真基础设施。该平台旨在解决将人工智能应用于物理世界时面临的高成本、高风险挑战。通过提供高保真度的多模态仿真环境和自动化评估工具，它帮助研发团队将复杂的物理任务转化为可计算的模拟场景，从而加速从算法开发到实际部署的过程。
核心功能组件
该平台主要由两大核心组件构成，分别针对评估与改进两个关键环节：
- Manifold（评估平台）：专为机器人研究人员设计的策略评估工具。它能够快速运行主要模拟器基准测试，帮助团队在数小时内而非数天内完成评估，精准定位策略失败点，并与经过验证的基线进行对比。
- Stardust（数据生成）：用于生成逼真、多模态传感器数据的合成数据引擎。用户无需具备深厚的 3D 专业知识，即可通过 Python 定义场景或使用自然语言描述，生成带有丰富时间序列元数据和真实标签的数据集，以修复感知和自主系统中的故障。
工作方式与技术优势
Evaluate & Improve Physical AI 通过以下方式提升开发效率：
- GPU 加速仿真：利用 GPU 并行处理能力，显著缩短仿真时间。例如，Manifold 默认跨 GPU 分片处理，速度提升可达 8 倍。
- 多模态数据同步：Stardust 能够在完美配准的情况下，一次性渲染 RGB、红外、深度、分割掩码等多种传感器数据，并自动生成每帧的真实标签。
- 神经渲染增强：采用学习后的后处理技术，缩小仿真与现实之间的域差距，支持多种天气、光照和时间条件的逼真渲染，确保模型能干净地迁移到现实世界。
适用人群与应用场景
该平台主要服务于需要在物理世界中部署 AI 的团队，涵盖以下领域：
| 行业领域 | 典型应用场景 |
|---|---|
| 机器人技术 | 机械臂操作、移动机器人导航、策略基准测试 |
| 海事领域 | 船舶自主航行、港口监控、浮标检测 |
| 航空航天 | 无人机飞行控制、太空任务模拟 |
| 越野与运营 | 复杂地形下的车辆自主驾驶、工业现场操作 |
资产库与扩展能力
平台内置了包含 1000 多个生产就绪、物理精确的 3D 资产库，每个资产均标注有真实世界尺寸。用户可以直接拖拽使用，如集装箱船、起重机、各类船只及 aircraft 等。对于罕见物体，支持通过 AI 按需生成新资产，或向 3D 团队请求定制资产，极大地丰富了仿真场景的多样性。
使用建议
为了最大化利用 Evaluate & Improve Physical AI 的基础设施，建议团队首先明确具体的物理任务和行业标准操作程序（SOP）。在使用 Stardust 时，充分利用其通过代码或自然语言描述场景的能力，快速迭代不同环境条件下的数据生成。对于 Manifold 用户，建议建立持续的集成流程，定期对比最新策略与基线的表现，以便及时发现潜在的故障模式。
常见问题
Manifold 支持哪些主要的模拟器？
Manifold 设计为一个通用的评估 harness，支持包括 Isaac Lab、MuJoCo、ManiSkill 和 Genesis 在内的主要模拟器。它允许团队在一个统一的框架下运行不同的基准测试，无需为每个策略和基准重新发明评估工具。
使用 Stardust 生成数据是否需要专业的 3D 建模技能？
不需要。Stardust 旨在让所有团队都能访问合成数据。用户可以通过 Python 脚本定义场景，或者直接使用自然语言向编码代理（如 Claude Code、Codex 或其他 LLM）描述场景需求。Stardust 会自动处理渲染、光照、天气效果以及标签生成，降低了使用门槛。
如何获取 Manifold 的访问权限？
目前 Manifold 正处于早期访问阶段，对研究合作伙伴免费。用户需要通过官网提交申请，简要介绍工作内容。团队会审核每一份请求，并在名额开放时通过电子邮件联系申请人。
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