绝命毒师第五季

WAIC 2026，凌迪科技把服装柔性仿真，摆上了具身智能的台面_我的网站

一 | 逛一圈WAIC具身智能馆，最容易让观众停下脚步的，往往还是机器人正在做什么：抓取、搬运、行走，或者完成一项具体任务。 “徐文荣喊周老师，我也跟着喊周老师，他说了些国学我也不懂，但是他说认识这个领导、那个领导，这个方面我倒是挺感兴趣的，是不是能够找一些靠山。”在1月6日晚播出的电视专题片《反腐为了人民》第二集《风腐同查同治》中，已落马的中国石油原党组书记、董事长王宜林表示。专题片透露，被称为“周老师”的政治骗子周显明，在中国石油左右逢源、上下通吃，承揽工程项目业务额近3亿元。

二 | 凌迪科技的展台上，同样摆出了一项直观的任务——叠衣服。谁是周显明？《风腐同查同治》提到，违规吃喝问题关系到党在群众心中的形象，一些违规吃喝的饭局醉翁之意不在饭而在局，饭是表象，局才是本质，这个局就是拉帮结派、权力寻租、权钱交易的平台。两台机械臂将衣服、调整，再重新落回桌面。单看结果，这是一场机器人衣物操作演示。

三 | 近两年被查处的中国石油系统多名领导干部从饭局上坠入了政治骗子设下的迷魂局，就是个典型案例。

四 | 徐文荣，中国石油原党组副书记、副总经理。但凌迪科技真正想被看到的，藏在机械臂动作发生之前。

五 | 展台呈现的是机器人完成一次操作，凌迪想讲的，则是这项能力如何被训练出来。

六 | 要让机械臂学会叠衣服，得先把衣服变成数字世界里一个可计算的对象。

七 | 不同面料有多重、多滑、弹性多大、软硬如何，布碰到机械爪会怎么滑、怎么皱，这些都要先算出来。然后模型才能换着材质、换着摆放方式、换着抓取角度一遍遍练，最后再通过评测判断它到底学会没有。

八 | 这也是叠衣服与抓取规则刚体不同的地方。专题片披露，2008年，当时还是中国石油总经理助理的他，在一场饭局上认识了一个叫周显明的政治骗子，并进而被深度利用，成了这个骗子敲开中国石油大门的引路人。一只杯子被拿起后，形状通常不会发生明显变化；一件衣服被抓住一角，整体状态却可能随之改变。经由徐文荣的引荐，周显明陆续结识了多名中国石油系统的高层、中层领导干部，其中不少人为他所骗，衍生出一系列违纪违法问题。中国石油原党组书记、董事长王宜林，中国石油咨询中心原副主任古学进都曾上当受骗，奉周显明为座上宾。看起来只是一次抓取和翻折，背后对应的却是机器人进入家庭、轻工业等真实场景后绕不开的一类问题：如何处理那些会折叠、滑动、缠绕和持续形变的对象。凌迪科技此次重点展示的SynReal World，正是从这片更复杂的“柔性世界”切入。它不直接制造机器人，而是希望在机器人本体与具身模型之间，搭建一套覆盖3D资产生成、仿真训练和自动评测的一站式数据基础设施，让模型进入真实场景前，先在数字环境中经历足够多的物理交互与任务试错。 01. 机器人认出一件衣服，离叠好它还很远过去两年，机器人的视觉识别和动作控制能力快速提升。周显明是吉林人，中专学历，在当地是个包工头，做过一些吉林石化的工程，他觉得如果能在中国石油攀上些关系，应该就能多揽点活儿，于是产生了到北京来拓展关系的想法。

九 | 模型可以判断桌上放着什么，也可以根据指令生成动作。到北京后，他致力于通过各种饭局结识人脉。

十 | 但“看见一件衣服”和“把衣服整理好”，仍然是两个不同层次的问题。“我发现有背景这种人很吃香。就是他们很喜欢接触一些领导身边的人，很喜欢一些所谓的有能量的人。

十一 | 反正我吸引眼球，这种事情他只要将信将疑了，他就不是完全拒绝，这样就可以给你机会。”周显明说。专题片介绍，周显明看准一些领导干部想要走捷径“搭天线”的心态，给自己精心编造了一整套履历和人设，在各种饭局中声称自己是某位国学大师的弟子，由此又结识了许多对国学有兴趣的领导或领导家属。他这套话术对那些不信组织信关系的人很有吸引力，徐文荣就是其中的一个。周显明表示，“他（徐文荣）信风水，然后想接触领导，扭转他不得意的局面，所以说我就顺势而为，我说我也认识领导。衣服被抓住一个角，整体状态会立即改变。当然这都是说谎，但是当时徐文荣的心理，就是说，只要有这类的契机，他就很愿意跟我接触。”为了显示自己确有门路，周显明经常显摆一些所谓的“内幕信息”，这些信息大多是他混迹多个圈子听来的。他常用的手段，就是把某个圈子听来的消息加工一下，再拿到另一个圈子贩卖。

十二 | 抓取位置、布料材质、初始褶皱和夹持力度出现细微差异，都可能让原有动作策略失效。机器人每完成一步操作，都需要重新判断物体发生了怎样的变化，并据此调整下一步动作。

十三 | 这也使柔性物体的操作数据更难规模化采集。而周显明的另一个行骗技巧，就是不急于利益变现，而是放长线钓大鱼。机器人一次操作失败后，工作人员往往要重新铺平衣服、整理绳索或复位物料。面对不同材质、尺寸、形态和摆放方式，真机数采所需的时间与人工成本会迅速。仿真由此成为具身智能扩大训练规模的重要方式。但柔性物体仿真的难点，并不只是生成更多3D资产，数字对象还需要具备接近现实的材料属性和形变规律。简言之，谁更了解布料如何垂坠、拉伸、碰撞和褶皱，谁才更有可能把这类对象转化为机器人可用的训练数据。他认为太着急会把人吓跑，得先慢慢处关系，人脉越结越广了，迟早能变现。

十四 | 这也解释了，为什么一家长期服务服装行业的企业，会在此时进入具身智能。 02. 凌迪的具身智能入场券，来自十年柔性仿真积累凌迪科技并非从机器人本体起步。在交往中，周显明看准机会，让这些干部对他加深信任。2011年6月，徐文荣被提拔到外地任职，这本是正常的组织安排，但周显明却谎称是自己找大领导帮他办成的，徐文荣信以为真。但它过去十年处理的，恰好是机器人今天开始集中面对的问题——如何让计算机准确模拟柔性材料的物理变化。

十五 | 据了解，凌迪科技成立于2015年底，过去十年主要服务服装及轻工业，围绕数字面料、服装建模、服装设计和产业协同建立产品体系。目前，其业务覆盖亚太、欧洲、美洲和非洲等区域，服务全球3000多家轻工业客户。数字样衣并不只是把服装做成一个视觉逼真的3D模型。同一件版型换一种面料，垂坠、拉伸、褶皱和贴合效果都可能发生变化。要在虚拟环境中还原这些差异，需要将重量、厚度、摩擦、弹性和弯曲刚度等材料属性转化为可计算的参数，并持续处理布料与人体、地面及其他布料之间的碰撞、滑动和形变。周显明感到，在他身上变现的时机成熟了。一次在看似不经意间，他和徐文荣聊到了自己家有企业在吉林石化做工程，但也不提什么请托。

十六 | 此时的徐文荣早已丧失警惕，反而认为这是个献殷勤的好机会，主动提出帮他拿点项目。“献宝”专题片介绍，徐文荣认为自己真遇上了高人，不仅利用影响力帮周显明在石油系统揽了好几个项目，还抱着献宝的心态，主动将他引荐给了时任中国石油副总经理的王宜林。“徐文荣喊周老师，我也跟着喊周老师，他说了些国学我也不懂，但是他说认识这个领导、那个领导，这个方面我倒是挺感兴趣的，是不是能够找一些靠山。据凌迪科技披露，其已经积累超过60万种行业面料数据库，围绕不同材料的物理属性、形变效果和仿真计算形成了长期积累。”王宜林提到。

十七 | 2011到2015年，王宜林经历了两次重要的提拔，每次提拔前都找周显明打听消息，周显明像对待徐文荣那样故伎重施，一口咬定已经从大领导那里得到确切消息。

十八 | 王宜林介绍，“他说听到的消息，中国石油的‘一把手’非你莫属。2024年至2025年，科研团队在顶级学术会议发表论文超过20篇。所以你就相信他，他能够说得这么坚决的话，那他是非常有能耐的人。

十九 | 这些能力过去主要服务服装设计和生产，如今开始被重新组织，用于机器人训练。

| 所以（我）2015年5月到中国石油任职以后，那一下就跟他这关系更加拉近了。当然，数字样衣与机器人仿真并不能直接画等号。前者更关注设计效果和服装呈现，后者还要面对机械手接触、受力反馈、连续形变和大规模并行计算。

| 但两类应用共享一个底层前提：虚拟材料不能只有外观，还要能够根据物理规律发生变化。这使凌迪科技具备了一张相对特殊的具身智能入场券。

| 它并非从零研究布料为什么会垂坠、拉伸和褶皱，而是可以在已有的面料数据、服装仿真和物理计算能力上，继续向机器人操作与训练延伸。

| ”到这时王宜林对周显明彻底深信不疑，周显明则吹嘘未来能帮助他仕途更进一步。在这个诱饵引诱下，王宜林和周显明交往越来越密切，经常一起出入各种酒局饭局，实际成了周显明抬高自己身份的工具。

| 当时徐文荣正好想调回中国石油，请托周显明帮忙。 03. SynReal World，把机器人训练接成一条数据管线搭出一个仿真场景并不难，难的是让它持续生成机器人可用的训练经验。这需要一套能够持续生成训练资产、组织模型试错，并判断机器人是否真正学会的数据基础设施。 SynReal World瞄准的正是这一环节。凌迪科技将其定位为面向具身智能的全栈数据引擎，覆盖“3D资产生成—训练应用—仿真评测”完整闭环，将原本分散的建模、训练和验证环节接入同一条数据管线。简单来说，SynReal World搭建的，可以理解为一个面向机器人的“训练世界”：其中的物体遵循物理规律，任务可以反复运行，训练结果也能够被量化验证。

| 这个“训练世界”的构建，可以拆成三个环节。

| 第一步，是把数字资产变成可用的训练对象。

| SynReal World支持从文字、图片和CAD等输入生成物体与任务空间，并为资产补充质量、摩擦、弹性和碰撞等物理属性。其核心能力覆盖高精度形变体仿真、刚体仿真和多物理场耦合仿真。这一区别很关键。周显明于是顺势利用王宜林，请他关心徐文荣的调动。普通3D模型解决的是物体“看起来像不像”，机器人训练关心的是施加动作之后，物体是否会按照接近现实的规律变化。周显明称，“我跟徐文荣忽悠的时候，我没说我找王宜林，我说我找的大领导，所以他到最后也不知道我是找王宜林接他回来的。

| ”而在徐文荣回京后，有意和一些老下属联络感情，在中国石油经营自己的小圈子。周显明了解到他心思之后，觉得是天赐良机，立即出资在徐文荣家附近小区租了间房，打造成专门的特色食堂，方便徐文荣经常邀请人来这里打牌吃喝，他则借机参与其中，结交了更多中国石油中层干部。只有数字对象能够合理地碰撞、滑动和形变，虚拟资产才可能变成有效的训练数据。

| 另外，通过可仿真与交互的3D资产与场景的智能建模，SynReal World 可以对真实世界中采集的任务数据进行灯光与物体材质的泛化，解决数据有效性过低的问题。政治骗子上下通吃专题片直言，周显明拉拢“围猎”这些中层干部，是想培植能为自己谋取利益的圈内人，古学进由此进入了他的视野。通过仿真把一条有效数据低成本变成十条，高效地实现训练数据的多样性，同时有效降低数据采集的成本。当时古学进是中国石油信息管理部副主任，而原来的主任即将退休。周显明了解到这些信息后，主动许诺能帮助古学进晋升职务，古学进当然求之不得，对他全力攀附。

| 第二步，是把单次试错扩展为可规模化运行的训练过程。 SynReal World支持强化学习和模仿学习，可以面向灵巧手、机械臂、双足机器人和机器狗等不同形态开展训练与策略验证。它的价值并不在于替代真机，而是承担大量高频、重复和早期探索阶段的试错，把有限的真实设备与现场资源更多用于校准、验证和落地。第三步，把“机器人学会了”转化为可重复验证的任务能力。一次演示成功，并不代表模型已经掌握任务。在古学进看来，“他（周显明）跟领导在一块吃饭，咱感觉到肯定关系不错，他说我可以给你推荐推荐，给领导推荐谁，肯定也是领导很重视。

| ”中央纪委国家监委机关工作人员杜中杰介绍，古学进当时并没有拍板决定权，所以周显明实际上想的是把古学进推上去，他能作主了，就可以顺理成章地让他去还人情。用什么还呢？就用中国石油的信息化项目来还。只有在场景和变量发生变化后仍能稳定完成，能力才具备进一步迁移到真机的可能。 SynReal World将程序化评测接入训练流程，支持并行测试、成功率统计、失败模式分析和过程记录，让模型每次更新后都能在已有任务中重新验证。随后，周显明利用王宜林插手干部任命，实现了将古学进扶正的计划。王宜林表示，周显明是一直用所谓这些关系来吊着他的胃口，提要求也非常有底气，他说这个同志很不错，这是他的好朋友，必要的时候你给关照一下，方便的话挪挪位子，提拔提拔，“我说周老师你推荐的没问题”。对一套具身智能数据引擎而言，完整闭环之外，还要看它能否以足够高的效率和精度运行，并接入现有研发体系。根据凌迪科技提供的测试数据，在部分高复杂度场景中，SynReal World的仿真效率较Isaac Sim快5至10倍，静动力学误差降低近20%。在生态层面，凌迪科技是NVIDIA Newton核心成员，SynReal World支持USD和Python API，并兼容MuJoCo、Newton等仿真引擎。

| 在SynReal World之外，凌迪科技此次还展示了面向服装等轻工业场景的数字伙伴中台StyleWork。古学进当上部门主任后，将信息化项目给了周显明指定的公司来做，两人都从中攫取了巨额非法利益。它融合AI Agent能力，让数字伙伴理解设计、选品、营销和运营等业务流程，调用专业工具并反馈结果，同时通过持续学习与记忆参与长期协作。周显明获利之后，向王宜林、徐文荣也送上房产、钱款，通过利益均沾将他们彻底绑定，以便能更肆无忌惮地在中国石油谋取利益。这是凌迪科技将AI嵌入真实产业流程的另一条路径。

| 几年间，周显明在中国石油左右逢源、上下通吃，承揽工程项目业务额近3亿元，严重破坏中国石油政治生态。专题片介绍，肆意妄为的结果，是终有暴雷的一天。

| 首先暴雷的是古学进，他自认为有人撑腰，作风专横跋扈，在项目上大肆违规操作，在一些关键岗位上排斥异己，安插亲信，在集团内部引发了很多议论。王宜林听到了相关反映，却因为有利益关联而睁只眼闭只眼。2022年4月，收到关于古学进涉嫌严重违纪违法问题的信访反映后，中国石油纪检监察组非常重视，随即开展深入核查。2022年12月，古学进被采取留置措施。纪检监察机关在审查调查中挖出了周显明，进而揭穿了这个政治骗子的底细，也牵出了徐文荣和王宜林。专题片介绍，王宜林、徐文荣、古学进除了结交政治骗子，严重违反政治纪律和政治规矩，还都被查出存在靠油吃油的贪腐问题。目前，徐文荣以受贿罪被判处有期徒刑十四年；王宜林和古学进已被检察机关依法提起公诉。澎湃新闻记者钟煜豪(本文来自澎湃新闻，更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)。 04. 物理AI竞争，正在向“训练场”深处延伸把资产生成、模型训练和结果验证放进同一套流程，首先解决的是研发效率。模型每更新一次，不必重新搭建场景、切换工具，再单独统计任务结果。但这套数据管线更值得关注的地方，在于它回应了具身智能面临的一项核心约束：机器人所需的数据，无法像语言模型那样从互联网低成本获取。语言、图像、视频，天然以数字形态存在。而机器人需要的数据，必须包含动作、接触、力和物体状态变化——每一次交互，都是一次物理事件。