中科信控机器人业务板块定位以“可信可控、工程落地、云边协同”为纲，围绕工业与行业机器人构建一体化“仿真—训练—部署—运维”的全链路平台能力，支撑复杂场景下的自主决策、任务规划与动态调度。我们坚持国产优先、开源兼容的技术路线，依托“东方”超级计算系统与人工智能开放创新平台，融合GPU渲染、DCU/CPU异构算力与边缘计算节点，打造基于Web的统一研发环境、用户3D工作台与算力调度服务，实现从数字孪生建模、强化学习训练到虚实映射与落地应用的端到端闭环。
在平台层面，我们形成面向国产算力优化的“一体两翼”架构：训练系统+控制系统协同演进。训练系统支持多物理引擎，覆盖速度、惯性、摩擦等动力学特性模拟；提供在线可视化工作流，以批量/分布式环境模拟提升样本效率与训练吞吐；算法族群涵盖反向传播、同步/异步强化学习、进化式（ES/GA）及混合策略。控制系统采用“小模型+大模型”的协同进化机制，构建云边协同的智能管控框架，集成运动控制、数据通信、地图导航、智能控制与驾驶舱等模块，形成远程可介入、全程可监视的自动化任务执行体系。平台以统一API与容器化/虚拟化部署为基础，支持策略在线评估、自动早停与黑盒调参、模型库管理与数据管道治理，保障跨场景复用与快速迭代。
在应用侧，我们围绕代表性场景推进工程化落地与规模化复制：在智慧工厂，利用SolidWorks模型快速构建产线数字孪生，定义设备约束与接口，封装为可训练环境并接入算法库优化策略，实现工位布局、通道规划与节拍效率的仿真验证与现实闭环；在机械臂/机械手指场景，配置关节运动学与接触物理参数，构建虚实同步的数字孪生，训练抓取、避障与复合动作策略，并通过“预设模板+技能库”实现工艺流程的参数化复用与扩展；在“空-地协同”林地调查中，无人机承担高空感知与通信中继，机器狗完成复杂地形的细粒度探测，形成多源数据融合与自主控制闭环；在湖泊机器鱼与海洋无人艇场景，分别实现推进/路径/制导与自主航行/态势感知/多智能体协同控制，打通“观察—思考—执行—反馈”的完整链路。这些典型场景共同验证了平台在“仿真加速—策略学习—虚实映射—在线评估—现场部署”上的工程化能力。为保障性能与成本效率，我们打造面向大规模训练的自研工具链：稀疏矩阵SpMM算子在主流GPU上显著提速，提升图神经网络训练性能；多GPU分布式训练通过自适应负载均衡与通信掩盖算法提升整体效率；并行策略搜索空间分解方法在分钟级缩减90%+搜索空间，降低大模型并行调度复杂度；显存/通信协同优化（如1-bit压缩的Allreduce与Reduce-Scatter）显著降低迭代通信时间并提升吞吐。这些能力在机器人策略学习与仿真大规模并行训练中形成可量化收益。
※（上图）机器人成功路径模拟※（下图）机器人失败路径模拟面向未来，我们将两个方向深化：一是自动场景建模，综合NeRF、Point-NeRF与S3-NeRF，实现静态复杂场景的高效率重建与遮挡区域的几何补全，为快速构建可训练的数字孪生环境提供工具化能力；二是大模型与机器人控制深度融合，向视觉-语言-动作（VLA）闭环方向演进，探索在机器人与网络数据上共同微调的通用模型，实现从摄像头输入到动作输出的直接映射，提升通用指令理解与执行力。我们将持续完善云边协同、数据仓与模型库管理、权限与安全治理，确保平台多场景、多任务、多机群的稳定与可扩展。
服务体系方面，我们提供7×24在线算力与平台支持，面向企业与科研机构提供框架适配与调优、策略训练与容器化部署、典型场景的定制化运行环境，以及算法、性能分析与专业培训；以“定制化解决方案+长期运维优化”为运营方式，持续提升训练能力与应用成效。
总体而言，中科信控以国产软硬件协同优化、分布式仿真训练与云边协同管控为抓手，推动“可信可控、普惠开放、工程化落地、生态协同”，在工业与行业机器人领域打造可复制、可推广的高质量解决方案与服务体系。
