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Physical AI 工作流指南

本指南用于将 FactVerse AI Agent、FactVerse Designer、SimReady 资产和仿真服务组合成 Physical AI 工作流。该工作流帮助工程团队准备场景、运行已批准的仿真或渲染任务、审核假设,并将验证后的结果复用于工艺规划、机器人训练和虚拟操作检查。

前置条件

要求说明
场景上下文Designer 场景、工厂或工艺布局、设备位置、资产元数据和版本历史。
SimReady 资产目标仿真工作流需要的几何、材质、碰撞、运动、关节和行为元数据。
运营上下文生产约束、运行范围、安全区域、任务顺序和真实现场观察。
仿真后端当前环境已启用的 Omniverse、PhysX、Newton、Isaac 或其他已批准仿真与渲染服务。
验证负责人能够确认假设、对比仿真输出和现场证据,并批准复用结果的工程负责人。

Endpoint 与 scope

新的 Physical AI 工作流应使用当前 endpoint 和产品流程。已退役的 /mcp/physical/ 只作为迁移参考。

EndpointScope用途
/mcp/base/base.read读取场景记录、资产元数据、文档、验证备注和运营上下文。
/mcp/base/base.compute.run运行已批准的分析、仿真准备或结果摘要任务。
模块 endpoint模块读取 scope在启用时接入设施运营、预测性维护或行业特定信号等领域数据。
/mcp/base/base.action.write在人工批准后保存场景记录、审核备注或任务草稿。

工作流步骤

  1. 定义物理任务:布局评审、工艺规划、机器人训练上下文、包装流程或虚拟操作检查。
  2. 准备场景:确认 Designer 场景版本、坐标系、资产 ID、几何尺度和设备位置。
  3. 检查 SimReady 质量:验证碰撞体、材质、关节、约束、运动范围和必要元数据。
  4. 绑定运营数据:附加工艺限制、任务顺序、安全区域、历史观察和验证引用。
  5. 运行获批计算:使用已启用的仿真或渲染后端生成轨迹、交互、测量结果或场景输出。
  6. 审核假设:记录模型简化、预期误差范围、缺失参数以及与现场行为的差异。
  7. 复用验证上下文:将获批结果导出到工程评审、机器人训练、工艺规划或下游应用。

建议输出结构

区块内容
场景包场景版本、资产版本、任务目标、运行假设和仿真后端。
SimReady 状态已可用于仿真的资产、需要修复的资产和缺失元数据。
仿真结果测量结果、交互、约束、生成轨迹或渲染场景输出。
验证记录现场对比、已接受假设、限制和后续测试要求。
复用途径工程评审、机器人训练数据集、工艺规划包或应用交付。

工程建议

  • 向审核人和下游使用者清楚展示仿真假设。
  • 扩大使用范围前,先将生成结果与现场观察对比。
  • 用更快的物理和渲染迭代探索方案,再把高保真验证留给真正需要的场景。
  • 将机器人训练输出作为带版本的工程资产管理,包含场景 ID、来源场景、资产版本和验证记录。
  • 记录现场测试中的修正,让场景、资产元数据和工作流 prompt 持续改进。

常见失败模式

现象可能原因处理方式
仿真行为不真实缺少碰撞、质量、关节、摩擦或约束数据先返回 SimReady 修复清单,再继续分析。
机器人训练上下文迁移效果不佳场景假设与现场条件存在差异记录差异,更新场景或资产元数据,并重新运行场景。
结果无法复用缺少场景版本、资产版本或后端参数接受结果前要求补齐场景包。
计算动作被阻止缺少 scope 或审批策略将请求保留为审核任务,等待项目负责人批准执行。

验证清单

  • 工作流引用场景版本、资产版本和仿真后端。
  • 每个计算结果都包含假设、限制和来源引用。
  • 复用结果前,先报告 SimReady 资产问题。
  • 已批准结果按版本管理,用于工程评审、机器人训练或工艺规划复用。