/01 · Challenge
瓶颈不是算法，是迭代速度。
- 01
海试窗口
真实海况不可排队，机器人策略不能只靠现场试错。
- 02
物理成本
高保真流体很贵，AI 训练需要可并行的近似模型。
- 03
训练规模
传统仿真器不为 8192 环境与策略学习而生。
/02 · Platform
物理到策略。
01
01 / Sim Core
仿真内核
Newton + Warp 物理路径，面向高吞吐训练循环。
02
02 / Vector Fabric
环境矩阵
8192 环境向量化，为策略搜索提供规模。
03
03 / Marine Physics
水动力与传感器
6-DoF、水流近似、声学与水下感知接口。
04
04 / Robotics Bridge
机器人训练接口
Gymnasium、OpenUSD、Isaac Sim 与 ROS 2 集成路径。
/03 · Benchmarks
基准数据
11,435
Single-env FPS
90M
env-steps/s
8192
parallel envs
| 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)。其他工具数据来自公开文档与社区报告,仅作量级参考。
/04 · Contact
一起构建海洋 AI 基础设施。
面向机器人团队、仿真平台、智能装备与 AI 基础设施合作。