京东具身仿真与世界模型研究

1. 深入研究基于仿真引擎与世界模型的具身仿真数据合成技术，利用先进仿真环境构建高度逼真的具身智能训练场景，支撑模型算法的快速迭代。 2. 负责开发标准化的机器人数据处理流程，建立从原始数据到高质量训练样本的高效转化机制，确保数据生产全过程的规范化与专业性。 3. 实现对真实采集样本的规模化扩充与属性增强，通过技术手段提升数据的多样性、维度与鲁棒性，有效解决现实场景下高质量数据稀缺的难题。 4. 构建并提供高质量的仿真合成数据管线服务，通过全链路的数据保障与分发体系，为机器人研发提供稳定、可扩展且高效的数据服务支撑。

1. 深入研究基于前沿仿真引擎与世界模型（World Model）的具身仿真数据合成技术。 2. 开发并优化标准化的机器人海量仿真数据处理流水线。 3. 实现对真实物理采集样本的大规模扩充、清洗与多维属性增强。 4. 为具身大模型的预训练与后训练提供高质量的仿真合成数据管线及闭环服务。

1. 建立仿真精度评测体系：设计标准化测试用例（抓取成功率、放置精度、力控轨迹偏差、接触力分布），量化Sim-Real Gap 2.开发自动化评测工具链：在仿真与真机上运行相同任务流水线，对比关键指标（成功率、轨迹相似度DTW、力矩相关性、分布距离MMD/KL） 3.维护Benchmark任务集：覆盖抓取、放置、灵巧操作、力控装配等典型具身操作任务，支持持续回归测试 4.分析Domain Randomization策略的有效性：评估不同随机化组合对Sim2Real迁移成功率的影响，指导随机化参数空间的收敛 5. 输出周期性评测报告，指导物理参数调优方向、场景改进优先级和数据采集策略调整

1. 数字孪生搭建：利用 Unity/Unreal Engine 或 Isaac Sim 搭建高保真的三维场景。 2. 数据管理：负责真实场景数据的采集、清洗、标注流程管理，建立高质量的数据集。 3. 自动化测试：开发 Python 自动化测试脚本，对算法版本进行回归测试与稳定性验证。