事实上，它们分属完全不同的技术层级，承担着截然不同的角色。
简单来说，开源模型解决的是机器人“会不会想”，而仿真平台解决的是机器人“能不能动”。
机器人开源模型，本质上是机器人的 “智能大脑”。它关注的并不是电机转速、关节结构或材料强度，而是更高层的认知问题：机器人如何理解世界、如何接收人类指令、又该采取怎样的行动策略。
这些模型通常包括视觉感知、多模态理解、行为规划和动作生成能力。通过摄像头、深度传感器或触觉信息，模型判断环境中“有什么”“在哪里”，再结合语言指令推理出“要做什么”，最终输出一连串动作决策。例如，当人类发出“把桌上的水杯递给我”这样的指令时，开源模型负责识别水杯位置、理解任务目标，并生成抓取和移动的动作序列。
随着大模型技术的发展，这类机器人模型逐渐从传统算法升级为视觉—语言—动作统一架构，也就是行业所说的具身智能模型。它们的核心价值在于提升机器人的泛化能力，让机器人不再依赖固定脚本，而是具备一定的自主理解与学习能力。
但问题在于，模型虽然知道“该做什么”，却并不知道“能不能这样做”。
模型输出的动作往往是抽象指令，例如关节角度变化或末端轨迹规划，而真实世界中却充满复杂的物理约束：摩擦、碰撞、重力、惯性、关节力矩极限，任何一个环节出错，都可能导致机器人摔倒、卡死甚至损坏硬件。
这正是仿真平台存在的意义。
仿真平台本质上是一个高度还原现实世界的 “虚拟物理环境”。在这个环境中，机器人拥有完整的数字化身体结构，包含关节、连杆、传感器与动力系统，并严格遵循物理规律运行。
仿真平台能够模拟机器人在真实世界中可能遇到的各种情况：行走是否稳定、抓取是否碰撞、关节是否过载、动作是否连续。每一次电机输出、每一次身体接触地面，都会经过物理引擎计算反馈结果，从而判断这个动作在现实中是否可行。
在真实机器人尚未量产、硬件成本极高的背景下，仿真平台成为算法训练和系统验证的核心工具。大量行走控制、强化学习策略、灵巧操作动作，都是先在仿真环境中反复训练数百万次，再逐步迁移到真实机器人之上。
搭载 UnifoLM-VLA-0 模型的机器人在12个复杂操作任务上的真机运行
开源仓库地址：github.com/AgibotTech/genie_sim
Genie Sim 3.0 仿真平台架构
搭载 Walker 虚拟仿真平台的机器人运行效果
搭载 Matrix开源联合仿真平台的机器狗运行效果
Matrix开源联合仿真平台操作流程
整理自：知乎、网络文章及各公司官网
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