2026 世界仿真大会 · GloSim 2026
精彩先导 | 阵容预告
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11月13–16日 · 中国·杭州
主题：AI驱动的全球仿真创新与协同治理
主论坛10大分论坛国际仿真科技展出海对接洽谈
随着 2026 世界仿真大会（Global Simulation Conference 226）的临近，各分论坛嘉宾阵容持续揭晓。今天，我们为大家介绍「物理AI、智能仿真与数据治理」分论坛同台嘉宾——AMD 人工智能事业部资深软件架构师何晔，以及谋先飞（Motphys）联合创始人兼首席架构师、北京大学计算力学博士孙家琦。他们将围绕 Motphys 开源项目 UniLab 与 AMD ROCm 生态，同台带来「从物理求解到机器人训练」的完整链路：如何以自研 MotrixSim 物理引擎打通高精度工业物理求解与机器人批量仿真，并通过原生支持 AMD ROCm 的异构架构实现端到端 3–10 倍提速、构建面向 Real2Sim2Real 的开源具身智能基础设施。
何晔 AMD 人工智能事业部资深软件架构师
何晔，AMD 人工智能事业部资深软件架构师，专注于物理 AI 在 AMD ROCm 生态中的技术拓展与解决方案落地，也是 UniLab/MortrixLab 等开源项目的贡献者。他与谋先飞携手推动 UniLab/MortrixLab 原生支持 ROCm，使其成为 AMD ROCm 在机器人仿真与强化学习领域的重要开源解决方案。
孙家琦（Motphys）联合创始人兼首席架构师
孙家琦，谋先飞（Motphys）联合创始人兼首席架构师，北京大学计算力学博士。长期从事物理仿真、几何与图形学算法、CPU/GPU 异构并行计算，以及 AI 与科学计算融合方向的研究和产业实践。十余年来，他一直深耕工业级物理求解器开发前沿，仿真算法经验覆盖流体、共轭传热、流固耦合以及非线性结构分析（大变形、材料非线性、接触）等多物理场问题。主导开发了几何处理与多物理场求解一体化软件，相关技术与产品已应用于汽车、航空航天、数据中心、新能源和半导体等工业物理仿真领域。
近年来，他在Motphys致力于将物理仿真与具身智能融合，推动Motrix系列仿真训练平台与MotrixBench开放仿真评测体系研发，并支持学术合作项目。他的工作正在建设面向 Real2Sim2Real流程、机器人学习和多元异构算力平台的开放基础设施。同时探索如何构建一个在技术自主、协同创新与长期商业可持续性之间取得平衡的开源具身智能生态。
精彩预告
▪ 主讲人：何晔、孙家琦
▪ 演讲主题：《从物理求解到机器人训练：UniLab强化学习方案ROCm 实践》
▪ 演讲场次：物理AI、智能仿真与数据治理 分论坛
【内容前瞻】:
具身智能走向真实世界，需要支撑物理交互、策略学习与能力验证的仿真基础设施。本报告以 Motphys 开源项目 UniLab 为主线，介绍"从物理求解到机器人训练"的完整链路：以自研 MotrixSim 物理引擎打通高精度工业物理求解与机器人批量仿真，通过 CPU 仿真与 GPU 学习解耦的异构架构突破 GPU 驻留仿真范式，并依托 UniLab 对 AMD ROCm 的原生支持，覆盖 AMD APU（Strix Halo / Strix Point）、Radeon GPU 至 Instinct GPU，构建从边缘到数据中心的多元算力机器人强化学习平台。
报告展开三个方面：
一是面向接触、摩擦与精细操作场景，讨论物理求解精度、数值稳定性与计算效率的平衡，以及接触丰富任务为何更适合 CPU 物理后端；
二是介绍 UniLab“CPU rollout worker + 无锁共享内存运行时 + GPU learner + 异步权重同步”的异构流水线及 PPO / APPO / FastSAC / FlashSAC 等算法的调度方式，以 ROCm 平台为视角分享移植适配经验，给出同硬件 3–10 倍端到端提速、AMD 平台对标 RTX 4090 的实测数据；
三是展示真机任务上的 sim-to-real 验证，并探讨基于真实数据辨识物理参数、校准仿真资产的 Real2Sim2Real 闭环。
最后，报告将探讨生成式与多模态模型在资产制作与训练自动化中的应用，并结合开源实践，讨论如何通过开放接口与共享基准降低工具链集成成本，在技术自主、生态共建与商业可持续性之间取得平衡，为机器人企业与开发者提供可持续演进的仿真基础设施。
2026 世界仿真大会（Global Simulation Conference 2026）旨在汇聚全球仿真领域的顶尖智慧，探讨物理AI、智能仿真与数据治理、具身智能、工业大模型等前沿议题。本次大会设有主论坛及 10 大主题论坛，涵盖航空航天、智慧医疗、低空交通、绿色与智能船海装备、青年创新发展等多个热点方向。
何晔与孙家琦将为大会带来从工业级物理求解、硬件算力底座到具身智能开源生态的端到端视角。我们期待与您共同见证仿真技术在物理 AI 前沿、产业落地与开源协作中的最新实践与未来图景！
参会 / 参展咨询：杨老师
电话 18501232229
邮箱 cstia@ccsat.fun
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2026年11月，杭州见
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