Китайская Style3D решает проблему реализма физического ИИ и выходит за пределы моды

Почему имитация мягких материалов считается одной из самых трудных задач физического ИИ? У твёрдого тела всего шесть степеней свободы, а при вычислении поведения куска ткани приходится разбивать непрерывную среду на тысячи ячеек, и число неизвестных вырастает до десятков тысяч. Поэтому один реалистичный эпизод с развевающейся одеждой способен занять всю мощность видеокарты, тогда как игровой движок легко показывает сотни сталкивающихся твёрдых предметов. Подобными технологиями владеют немногие. За пределами Китая достаточно назвать NVIDIA Isaac Sim и Newton, Genesis; в Китае среди заметных участников — Style3D, Fysics и DexVerse.

Style3D в этой компании выделяется особой траекторией. Она основана в 2015 году Лю Чэнем и начиналась как разработчик 3D-инструментов для модной индустрии. Сегодня это платформа полного цикла: оцифровка тканей, двумерный CAD, виртуальные примерки, генеративный ИИ и облачные сервисы для брендов и фабрик. Основатель получил сразу несколько образований — от технологии окраски текстиля до информатики, молекулярной биологии и электроники. Такое сочетание помогло компании понять, что физика деформируемых материалов применима далеко за пределами одежды. За десять лет Style3D накопила базу физических параметров сотен тысяч тканей, а с 2017 года привлекла более одного миллиарда юаней от инвесторов, включая Baidu и крупные венчурные фонды.

В феврале 2026 года компания представила симуляционную систему SynReal для робототехники и объявила о партнёрстве с разработчиком гуманоидных роботов Galaxy General. Кроме того, Style3D стала партнёром NVIDIA Newton по симуляции деформируемых тел: инженеры компании решают сложные задачи появления складок, самоконтакт материалов и многократного запутывания. Лю Чэнь считает, что одежда — самый сложный, но самый показательный сценарий. Если обучить робота обращаться с тканью, можно перейти к управлению шторами, полотенцами, листьями, бумагой, пластиковыми пакетами и другими мягкими объектами, которые занимают больше половины реального мира. Именно поэтому компания называет себя не разработчиком модного софта, а будущей инфраструктурой физического ИИ. В новой стратегии робототехника получит значительную часть усилий, но fashion-направление останется базой: оно даёт доход, данные и поток живых производственных задач. По мнению основателя, через пять-десять лет производство одежды перестанет быть трудоёмким и станет высокотехнологичным, а тот, кто научит машины работать с тканью, получит ключ ко всей гибкой автоматизации.