Application 应用
游戏和创意
利用先进的粒子和刚体物理系统，创作栩栩如生的动态，添加微小可信的细节，实时交互带来的惊喜时刻，将你的创新想法变为现实。
具身智能
支持机器学习领域常用的数据交换格式，并提供高效的并行训练能力，我们的模拟环境具有超高精度和逼真度，可以用于探索和优化复杂的机器人行为，确保其迁移到现实环境时的有效性。
数字孪生
我们提供了大规模、高精度的实时模拟能力，这可以用于创建工厂、城市、公路等的数字孪生，以准确地模拟对象和系统的物理行为，助力于灾害演练、城市管理、智慧工业等领域。
Expertise 核心技术
刚体物理模拟
刚体物理模拟涵盖了刚体的碰撞检测、动力学、关节以及场景查询等特性。为了更好地满足工业仿真的需求，我们进一步支持了广义坐标和多体物理建模，以实现更精确的驱动模型和更优秀的动态稳定性。此外，在为机器学习提供物理仿真环境的应用领域，为了加速训练效率，我们还推出了GPU版本的刚体物理引擎，并且支持多世界的并行仿真。
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GPU粒子模拟
借助GPU的并行计算优势，我们能够迅速地模拟大规模粒子的动态行为和互动，从而再现真实世界中的各种复杂物理现象。统一解算框架能够处理包括布料、毛发、软体和流体在内的多种物理材质，并支持这些不同材质之间的交互效果。Shader转译和RHI的跨平台设计允许在各种GPU平台上进行编译和部署，包括各类移动设备的GPU。
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基于物理引擎的人工智能训练平台
我们将物理仿真技术应用到人工智能领域，并与PyTorch和Gymnasium进行了深度整合。利用强化学习和模仿学习算法，我们有能力在虚拟物理仿真环境中训练具身智能和角色。物理引擎的优势在于，它能够模拟各种复杂的物理现象，从而生成大量的训练数据；此外，高效且稳定的物理仿真环境可以显著缩短训练时间，从而节省大量的计算资源。
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分布式计算
实时动作物理模拟的分布式计算，成功解决了大规模物理模拟在单机上遇到的算力瓶颈问题。借助这项技术，我们能够构建大规模云端物理仿真环境，为大规模并行AI模型训练提供强大支持；另一方面，元宇宙作为一个庞大的虚拟世界，将涌入大量参与者，形成一个大规模用户实时交互的场景，需要进行超大规模的物理仿真，而现在，这已经成为可能。
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跨端确定性
在设计阶段，我们就将跨端确定性作为引擎的核心设计目标，并在每一行代码中都进行了考虑和验证。这使得我们在行业内率先实现了跨终端、跨平台的动作物理模拟中浮点数计算结果的完全一致性。因此，用户可以在多个设备或平台上获得一致的仿真结果。此外，这也使得在异构设备上进行分布式算力动态调配成为可能。
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兼容性
引擎产品适配了各种主流的宿主环境，包括Unity、Unreal、Web和Python等，同时我们也提供了C API以便兼容任意宿主环境。我们的产品对多种操作系统，包括Windows、Linux、macOS、Android、iOS以及鸿蒙等，都有良好的兼容性。同时支持多种设备，包括但不限于PC、工作站、服务器和移动设备等，以及各种CPU（如Arm和x64）和支持Vulkan的各种GPU。
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工具链和优化
我们提供了一套完整的工具链，旨在帮助开发者更高效地进行内容创作。这套工具链包括可视化展示和编辑工具，调试工具，以及性能分析工具。此外，我们的引擎采用Rust语言，它在多线程和安全性方面表现出色；经过深度的算法和工程优化，能够颠覆性地实现高精度、大规模的实时模拟。
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