9 月 15 日至 17 日，由Google DeepMind把持的 RoboSim Summit 2026 在英国伦敦 Google DeepMind 总部举行。这是一场聚焦机器东说念主仿真与物理 AI 的闭门技艺会议，集聚了Google DeepMind、NVIDIA、Toyota Research Institute、Chrono、Disney Research、Genesis等机构的仿真商讨者和技艺崇拜东说念主体育游戏app平台，围绕可微分物理、可形变体、多物理场交互、寰宇模拟器、Real2Sim 及机器东说念观点望等主见张开疏导。

凌迪科技受邀出席本次会议。当作开源Newton 平台上惟一的形变体仿真引擎配合资伴，凌迪科技在会上共享了其围绕可形变体仿真、智能方式创作和物理 AI开展的商讨进展，并与来雅瞻念家仿真领域的同业进行技艺研究。

会议时候，凌迪科技首席科学家王华民博士发表题为《World Simulators for Self-Improving Physical AI》的主题演讲。他围绕机器东说念观点望中的仿真需求提倡，可形变体、战争、摩擦及多物理场交互，使机器东说念主靠近的物理环境远比刚体场景复杂。仿真系统既要在有限算力下保握填塞的物理确凿度，也要因循大规模并行张望、合成数据生成与算法考证。

王华民先容了凌迪科技在调节多物理场仿真和神经仿真方面的探索。有关商讨关怀机器东说念主与刚体、柔性材料、颗粒、流体等对象的交互建模，尝试减少不同求解器之间的数据传递与缠绵支拨，为复杂环境下的机器东说念观点望和假造考证提供因循。

在智能体三维建模主见，凌迪科技进一步探索“Simulation-in-the-loop”的技艺。AI 不错提倡三维模子决策，仿真系统则通过要点、战争、褶皱和材料反应等物理阐扬进行考证，并将效果反馈给模子修正。该技艺面向三维本体创作中的结构与物理属性默契，也与 Real2Sim、具身智能和机器东说念主研发中的数据与场景需求相贯串。

9 月 17 日，王华民还参与了由 Google DeepMind Tom Erez 牵头的 Real2Sim 与智能方式创作研究会，与来自 Google DeepMind、NVIDIA 等机构的各人，就信得过交互数据、仿真器具和下一代建模技艺张开疏导。

凌迪科技自 2015 年起握续干涉形变体物理仿真技艺，有关智商领先在数字前锋领域杀青规模化行使体育游戏app平台，并干事群众数千家工业企业。公司正以自研形变体仿真引擎为基础，鼓吹物理 AI 与寰宇模子的数据基座迷惑。靠近布料、绳子等柔性物体复杂的畅通与交互，仿真可为高质地物理数据生成、假造环境模拟和算法考证提供因循，并进一步拓展至具身智能和机器东说念主研发等场景。