我们的立场
海洋机器人的下一个十年,不应由洋流和天气定步。
应由仿真精度、GPU 算力,与 AI 智能体的训练速度定步。
OceanScale 造的,是让这条节奏发生的底层基础设施。
为什么海洋机器人需要专门的仿真基础设施
- 01
真实海上试验,锁定迭代节奏
单日海上成本 ¥10,000–¥100,000+。腐蚀、缠绕、设备丢失。海况无法复现。迭代速度长期受自然条件设上限,而不是受工程能力设上限。
- 02
经典 CFD,够不到 RL 训练规模
高保真 CFD:1 秒物理 = 1–100 小时计算。RL 训练所需 1M+ episodes,数量级不可达。即便 GPU 加速,也距离海洋机器人 RL 所需的 real-time × 1000× 门槛仍远。
- 03
现有水下仿真器,浪费现代 GPU 算力
Gazebo / UWSim / HoloOcean 仍是单线程 CPU,百级 FPS。RTX 5090 / H100 算力闲置。多智能体并行能力接近零。
- 04
Sim-to-real gap,卡死策略上桥
流体保真度不足,仿真训练的策略在水里崩溃。缺乏可信的 sim-to-real 校准方法。传感器模型(声纳、水下相机)被过度简化,带来虚假信心。
- 05
AI-native 接口缺失
gym / gymnasium 适配缺失或低质。多智能体场景支持差。多模态海洋数据集(sonar / optical / IMU)不开放,基础模型训练受困于数据稀缺。
OceanScale 如何为海洋机器人,打造 GPU-native 仿真引擎
完整 RL 训练管线
RTX 5090 单卡端到端。从环境到策略,全程在仿真里完成,无需出海试验。
Fossen 多环境吞吐
8192 并行环境,Fossen 6-DoF 内核。单卡达到生产规模 RL 所需吞吐的 900 倍。
海洋机器人专属物理核
刚体动力学 + SPH 流体,为海洋场景定制。替代通用 CFD,用专为海洋机器人调优的内核。
GPU-native 物理 + 渲染栈
Newton 物理引擎,由 Anthropic、NVIDIA、Lightwheel、Apple 联合维护。Isaac Sim 6 光线渲染。完整 GPU-native 栈。
RL 接口即插即用
原生 gym / gymnasium 兼容。rl_games、stable-baselines3、RSL-RL 无需适配层直接接入。
真实海洋场景库
船 / AUV / ROV / 传感器资产,加上 procedural ocean 生成。海洋机器人训练的世界层。
技术栈
OceanScale 构建在开源 GPU 原生物理与渲染之上。我们跟随这个领域里最强团队的上游工作。
在 RTX 5090 上运行的实测演示
BlueROV2 RL 训练
RTX 5090 单卡端到端训练管线。实测 11,435 FPS 单环境。
多 AUV 编队
多智能体导航与避障,并行 AUV 训练。概念渲染 —— v0.3 上线。
SPH 流体可视化
实时流体场渲染,基于 GPU-native SPH 内核。概念渲染 —— v0.3 上线。
对照现有水下仿真器,关键指标实测
| 指标 | OceanScale | UWSim | HoloOcean | Gazebo |
|---|---|---|---|---|
| Single-env FPS (RTX 5090) | 11,435 | ~200 | ~500 | ~100 |
| Multi-env throughput @ 8192 envs | 90 M env-steps/s | — | — | — |
| Multi-env parallel scaling | 8192+ | — | partial | partial |
| GPU-native physics | Newton | — | — | — |
| RL gym 接口 | 原生 | 3rd-party | 3rd-party | 3rd-party |
| SPH 流体 kernel | ✓ | — | — | — |
| Fossen 6-DoF | ✓ | ✓ | partial | — |
| ROS 2 集成 | v0.3 | ✓ | ✓ | ✓ |
OceanScale 数据来自 W2 实测(2026-05-15, RTX 5090)。其他工具数据来自各自官方文档与社区报告,实际值因场景与硬件而异。
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