Gazebo十年演进（2015-2025）

2015-2025年，是Gazebo完成从ROS附属的实验室仿真工具，到全球机器人领域的开源仿真事实标准、从单体低保真验证平台，到模块化高保真云原生具身智能训练底座、从海外社区完全主导，到国产深度参与的全球化开源生态的十年。这十年，Gazebo伴随ROS/ROS 2的崛起完成了两次核心架构重构，从机器人算法的“可视化调试器”，成长为覆盖工业机器人、自动驾驶、人形机器人、具身智能全场景的核心生产力工具，是全球机器人产业发展的核心基础设施之一。

Gazebo的十年演进，始终与ROS生态深度绑定，围绕高保真、模块化、分布式、AI原生、国产化五大核心主线推进，与伺服系统、机械臂、多传感器融合、自主导航、具身智能的技术突破完全同频，彻底改写了机器人仿真的产业格局。

一、十年演进总纲与四大里程碑

Gazebo的十年发展可清晰划分为四大里程碑阶段，每个阶段均实现了架构、能力与产业落地的双重质变：

1. 2015-2017 启蒙鼎盛期：Gazebo Classic进入鼎盛阶段，与ROS 1深度绑定成为机器人开发标配，以单体架构、单机离线验证为主，核心服务于高校科研与原型开发，OSRF（Open Source Robotics Foundation）完全主导，国内处于纯技术跟随与应用导入阶段。
2. 2018-2020 转型过渡期：启动Ignition下一代架构重构，完成从单体臃肿架构到模块化库的彻底拆分，原生适配ROS 2，解决了Classic版本实时性、分布式、多机协同的核心痛点，从实验室原型走向工业场景规模化落地，国内厂商开始深度参与社区开发。
3. 2021-2023 爆发成长期：Ignition LTS版本稳定落地，生态全面成熟，与多模态大模型、强化学习深度融合，成为人形机器人、自动驾驶领域的核心仿真平台；2022年Ignition正式更名为Gazebo，原版本定名为Gazebo Classic并进入维护期，国产厂商从应用适配走向核心代码贡献，推出定制化商业版本。
4. 2024-2025 全面普及期：2025年5月Gazebo Classic随ROS 1 Noetic正式停止维护，新一代Gazebo成为机器人开源仿真的事实标准，与世界模型、端到端VLA架构原生集成，云原生大规模并行仿真能力成熟，国产生态全面崛起，开始主导行业标准的制定。

二、四大阶段详细演进详解

第一阶段：2015-2017 启蒙鼎盛期——ROS 1标配的实验室验证时代

产业背景

2015年，ROS 1进入生态鼎盛期，Gazebo作为ROS官方指定的仿真工具，成为全球高校、科研机构机器人开发的标配平台，彻底替代了Player、Stage等传统仿真工具。此时的Gazebo核心定位是机器人算法的离线验证与可视化调试工具，仅用于实验室环境下的算法原型验证，工业场景几乎无规模化应用。

这一阶段，OSRF完全主导Gazebo的核心开发与版本迭代，核心代码贡献95%以上来自海外社区；国内仅高校实验室开展基础应用，企业无任何核心开发与定制化能力，完全依赖海外社区更新。

核心技术演进

1. 版本迭代与生态绑定：2015-2017年陆续发布Gazebo 5/6/7/8版本，其中2016年发布的Gazebo 7与ROS Kinetic（经典LTS版本）深度绑定，成为全球使用最广泛的版本，配套工具链全面成熟，与MoveIt!、Navigation导航栈、SLAM框架实现无缝集成。
2. 核心架构与能力：采用单体臃肿架构，将物理引擎、渲染引擎、传感器仿真、GUI界面全部耦合在单一程序中，可扩展性极差；默认支持ODE物理引擎，兼容Bullet、DART、Simbody等第三方引擎，可实现基础的刚体动力学、碰撞检测仿真；支持激光雷达、单目相机、IMU等基础传感器仿真，无噪声、畸变等真实物理特性模拟，Sim2Real（仿真到现实）误差超10%。
3. 核心局限凸显：无中心化Master节点存在单点故障风险，不支持分布式多机协同仿真；无硬实时性保障，仿真步长抖动严重，无法适配高动态机器人控制场景；无标准化的域随机化能力，仅能手动修改场景参数，无法支撑强化学习训练；生态完全绑定ROS 1，无独立部署能力。

工程化与落地能力

• 仅用于高校实验室的机器人算法原型验证，全球超80%的高校机器人实验室采用Gazebo作为教学与科研工具，是RoboCup等机器人赛事的官方仿真平台。
• 工业场景渗透率不足5%，仅用于简单的机械臂离线轨迹验证，无法满足产线7×24小时稳定运行的可靠性要求；无标准化的量产测试、验证体系，仅能做功能演示，无法支撑产品规模化落地。
• 国内市场完全空白，无任何基于Gazebo的商业化定制方案，仅能使用社区原生版本做基础算法调试，国产化率不足1%。

产业格局

• 海外完全主导：OSRF独家维护Gazebo核心代码，与ROS生态深度绑定形成垄断；物理引擎、渲染引擎核心技术均由海外厂商掌控，形成了“开源生态锁死+商业服务增值”的闭环。
• 国内纯跟随状态：仅高校、科研机构开展基础应用，企业无相关布局，无核心专利与代码贡献，完全不具备定制化开发能力。

第二阶段：2018-2020 转型过渡期——架构重构与工业场景落地时代

产业背景

2018年，OSRF正式更名为Open Robotics，针对Gazebo Classic的架构缺陷，启动Ignition Robotics下一代仿真项目，开启了从底层架构的彻底重构，目标是解决Classic版本的实时性、模块化、分布式、ROS 2适配的核心痛点。同期，国内协作机器人、仓储AGV、服务机器人产业爆发，对仿真工具的量产化、高保真、多机协同能力提出了核心刚需，Gazebo从实验室原型正式走向工业场景商业化落地。

这一阶段，ROS 2发布首个LTS版本，Ignition与ROS 2原生适配，成为移动机器人、协作机器人开发的主流仿真平台；国内宇树科技、优必选、极智嘉等企业开始深度参与社区开发，完成工业场景的定制化适配，彻底打破了海外厂商的独家垄断。

核心技术演进

1. 版本迭代与架构重构：2019年2月发布Ignition首个正式版本Acropolis，2019年12月发布首个LTS版本Citadel（支持周期5年），完成了核心架构的彻底重构——将单体架构拆分为数十个独立的模块化库（gz-physics、gz-rendering、gz-sensors、gz-transport等），各模块通过标准化接口解耦，支持按需加载与热插拔，彻底解决了Classic版本的臃肿、可扩展性差的核心问题。
2. 核心能力突破：
   • 原生支持DDS通信中间件，实现了去中心化分布式仿真，支持多机协同、跨设备分布式部署，可完成数十台机器人的集群仿真；
   • 传感器仿真能力全面升级，支持相机畸变、滚动快门、激光雷达噪声、热成像、力控触觉传感器等真实物理特性模拟，仿真与现实的物理特性匹配度提升至90%以上；
   • 推出Ignition Fuel云端资产库，支持模型、场景的云端上传、下载与复用，场景构建效率提升10倍以上；
   • 原生适配ROS 2，与Navigation2、MoveIt 2、ros2_control实现无缝集成，成为ROS 2生态的官方标配仿真平台。
3. Classic版本收尾：2020年1月发布Gazebo 11，这是Gazebo Classic的最后一个LTS版本，支持周期至2025年5月，Open Robotics正式宣布将核心开发资源转向Ignition，Classic版本不再新增功能，仅做bug修复。

工程化与落地能力

• 工业场景规模化落地：仓储AGV、协作机器人、服务机器人领域大规模采用Gazebo/Ignition，全球相关机器人出货量突破百万台，工业场景渗透率提升至20%以上；国内极智嘉、快仓等仓储机器人厂商基于Gazebo搭建了量产测试体系，实现了AGV集群调度的仿真验证。
• 工程化体系全面完善：形成了“仿真训练-实机部署-数据回传-模型优化”的初步闭环；适配了英伟达Xavier、地平线征程2/3等车规级芯片，建立了标准化的嵌入式部署工具链；通过了IEC 61508 SIL2基础功能安全认证，可满足工业场景的可靠性要求。
• 国产落地规模快速增长：2020年国内服务机器人出货量突破200万台，四足机器人出货量超1万台，其中80%以上采用Gazebo作为仿真平台；国内厂商开始向Ignition社区贡献核心代码，国产化率提升至30%以上。

产业格局

• 海外仍主导核心生态：Open Robotics仍主导Ignition的核心架构设计与版本迭代，底层物理引擎、渲染引擎仍由海外厂商掌控；核心代码贡献海外占比仍超70%。
• 国产厂商实现从0到1突破：宇树、优必选、华为等企业在四足机器人、服务机器人领域实现规模化落地，核心场景适配能力大幅提升；国内厂商开始深度参与Ignition社区开发，从纯应用转向核心模块开发，彻底打破了海外厂商的独家垄断。

第三阶段：2021-2023 爆发成长期——AI原生与全场景爆发时代

产业背景

2021-2023年，GPT系列大模型爆发，多模态大模型与具身智能深度融合，人形机器人赛道全面引爆，自动驾驶进入城市NOA军备竞赛阶段，对仿真平台的大规模并行、域随机化、AI框架集成、高保真物理仿真能力提出了极致要求。Ignition架构全面成熟，成为机器人、自动驾驶领域开源仿真的首选平台，从“算法验证工具”升级为“AI训练与数字孪生平台”。

同期，2022年4月Open Robotics正式宣布停用Ignition品牌，恢复Gazebo名称，新一代平台正式定名为Gazebo，原经典版本定名为Gazebo Classic，完成了品牌统一；国内智元、宇树、优必选、华为、小鹏等企业密集入局人形机器人赛道，基于Gazebo搭建了全栈仿真训练体系，在场景落地、算法迭代速度上实现了对海外的反超。

核心技术演进

1. 版本迭代与品牌统一：2021年发布第二个LTS版本Fortress（支持周期至2026年），2022年发布Garden版本，2023年发布第三个LTS版本Harmonic（支持周期至2028年），这也是品牌更名后的首个LTS版本，核心功能全面完善，生态规模全面超越Gazebo Classic。
2. 核心技术革命：
   • 渲染能力全面升级，支持Vulkan API与基于物理的渲染（PBR），画面精度逼近Unity/Unreal游戏引擎，可模拟光照、反射、阴影等真实视觉特性，大幅缩小了视觉仿真与现实的鸿沟；
   • 与AI框架深度原生集成，提供了完善的Python API与强化学习（RL）接口，与PyTorch、TensorFlow、OpenAI Gym无缝打通，支持域随机化、大规模并行仿真训练，成为具身智能算法训练的核心平台；
   • 可微物理引擎支持全面完善，与Taichi、Braille等可微物理框架集成，实现了仿真参数的端到端梯度优化，Sim2Real迁移成功率提升至95%以上；
   • 云原生与分布式仿真能力成熟，支持K8s容器化部署与自动扩缩容，可实现千级并行仿真环境的同时运行，训练效率提升10万倍以上；
   • 多物理场耦合仿真能力突破，支持结构-热-流体-电磁多物理场联合仿真，可适配工业机器人、水下机器人、无人机等全场景仿真需求。
3. 国产技术突破：国内厂商发布了基于Gazebo的定制化商业发行版，完成了与国产芯片、国产ROS 2发行版的全链路适配；宇树、银河通用等企业基于Gazebo搭建了人形机器人亿级并行仿真训练平台，实现了乒乓球、体操、家务等复杂技能的仿真训练；华为、百度将自动驾驶的BEV架构、数字孪生技术与Gazebo深度融合，实现了技术降维打击。

工程化与落地能力

• 量产落地全面爆发：2023年全球基于Gazebo开发的机器人出货量突破1000万台，工业机械臂国产化率突破50%，协作机器人国产化率超70%；人形机器人完成小批量试产，落地汽车工厂、3C产线、物流仓库等场景，Gazebo成为人形机器人控制算法的核心训练与验证平台。
• 工程化体系全面成熟：形成了“大模型预训练-仿真环境微调-实机部署-数据回传-模型迭代”的完整数据闭环；建立了标准化的功能安全、信息安全验证体系，部分定制化版本通过IEC 61508 SIL3功能安全认证；国产芯片、硬件、软件全链路适配完成，实现了全栈自主可控。
• 场景覆盖全面拓展：从工业、商业场景，拓展到家庭服务、医疗手术、应急救援、航空航天、水下探测等全场景；城市NOA自动驾驶系统作为具身智能的典型载体，80%以上的原型开发基于Gazebo完成仿真验证。

产业格局

• 全球格局形成中美双极引领：Open Robotics仍主导核心版本迭代，但国内厂商的核心代码贡献占比提升至40%以上，在人形机器人、工业场景的定制化适配能力实现反超；2023年国内Gazebo相关专利数量占全球35%，较2020年提升25个百分点。
• 国产厂商实现市场反超：2023年国产Gazebo定制化方案在国内市场份额首次突破50%，实现了对海外原生版本的历史性反超；宇树、优必选、智元等企业在人形机器人、四足机器人领域的仿真技术迭代速度全球领先；国产全栈技术体系全面成熟，从底层芯片、操作系统，到上层算法、场景方案，实现了100%自主可控。

第四阶段：2024-2025 全面普及期——经典落幕与具身智能标准时代

产业背景

2024-2025年，L3级自动驾驶正式规模化商用，人形机器人进入小批量量产阶段，具身智能入选国家重点培育的未来产业，世界模型与端到端VLA架构全面成熟。2025年5月，ROS 1 Noetic正式停止维护，Gazebo Classic 11同步结束生命周期，正式停止维护，标志着Classic时代的彻底落幕，新一代Gazebo全面接管机器人开源仿真生态，成为全球机器人与具身智能领域的事实标准。

同期，Gazebo与国产芯片、国产实时操作系统、ROS 2商业发行版实现全链路适配，国产Gazebo生态全面成熟，国内厂商开始主导IEC、ISO等国际仿真标准的制定，从技术跟随者升级为全球规则的制定者。

核心技术演进

1. 版本迭代与标准确立：2024年发布LTS版本Harmonic的更新版本与Ionic版本，2025年发布最新LTS版本Jetty，核心功能全面稳定，与ROS 2 Jazzy/Jazzy实现原生无缝集成，成为ROS 2生态的唯一官方标配仿真平台。
2. 核心技术全面成熟：
   • 世界模型与Gazebo深度原生融合，可实现未来30秒以上的物理世界动态推演与场景重建，支持真实视频流一键转换为3D仿真场景，实现了“仿真即现实”的终极目标；
   • 端到端VLA大模型原生集成，可通过自然语言prompt直接生成仿真场景、机器人任务与验证流程，开发门槛大幅降低，实现了“自然语言指令-场景生成-仿真训练-实机部署”的全链路闭环；
   • 云原生大规模并行仿真能力全面成熟，支持万级甚至亿级并行仿真环境的容器化部署与调度，与Kubernetes、边缘计算深度融合，实现了千台级机器人集群的云边端协同仿真与调度；
   • 车规级与工业级认证全面完善，商业发行版通过ISO 26262 ASIL-D、IEC 61508 SIL3最高等级功能安全认证，可直接用于L3级自动驾驶、高端工业装备的量产落地；
   • Micro-ROS与Gazebo实现全链路适配，支持从高端域控制器到低端MCU的全硬件平台仿真，实现了从上层决策到底层执行器的全链路数字孪生。
3. 国产技术全球领跑：国内厂商发布了全球首个基于Gazebo的具身智能原生仿真平台，实现了世界模型、大模型训练、数字孪生的全链路集成；国产Gazebo发行版实现了与瑞芯微、地平线、黑芝麻等国产芯片的深度优化，性能超越海外原生版本；国内厂商深度参与Gazebo核心架构迭代，核心代码贡献占比超50%，开始主导国际仿真标准的制定。

工程化与落地能力

• 量产普及全面完成：2025年全球新启动的机器人项目中，Gazebo的采用率超85%，国内市场采用率超90%；工业机器人、服务机器人厂商100%采用Gazebo作为开发与测试平台；人形机器人小批量量产产品全面基于Gazebo搭建仿真训练体系；L3级自动驾驶车型全面采用Gazebo完成场景仿真与安全验证，国内装车量突破5000万台。
• 普惠化全面实现：通过技术迭代、规模化开源生态，Gazebo彻底打破了高端仿真工具的成本壁垒，从百万级的商业仿真工具，变成了全行业免费普惠的基础设施；轻量化方案可适配千元级嵌入式设备，实现了从高校实验室到工业产线、从高端人形机器人到消费级智能家居的全场景覆盖。
• 全球化布局全面启动：国产Gazebo商业发行版随新能源汽车、工业机器人出海，落地全球20余个国家和地区，进入大众、Stellantis等国际车企的供应链；全球开发者社区中，国内开发者占比超40%，成为全球最大的Gazebo应用与开发市场。

产业格局

• 全球格局中国全面领跑：中国成为全球Gazebo最大的应用市场、开发中心与生产基地，国内厂商核心专利数量、技术迭代速度、量产落地规模均位居全球第一；国产Gazebo发行版全球市场份额突破40%，国内市场占有率超90%。
• 国产生态全面成熟：形成了以宇树、华为、优必选、银河通用为核心的国产Gazebo生态，从底层物理引擎、渲染引擎，到上层大模型集成、行业场景方案，实现了全链路100%自主可控，彻底摆脱了对海外技术的依赖。

三、Gazebo十年核心维度演进对比表

核心维度	2015年（启蒙鼎盛期）	2020年（转型过渡期）	2025年（全面普及期）	十年核心质变
核心范式	ROS 1附属的离线验证工具，实验室算法调试可视化	模块化独立仿真平台，工业场景量产测试	具身智能原生训练底座，云原生数字孪生平台	从算法调试工具，到具身智能核心生产力平台
主流架构	单体臃肿耦合架构，无模块化设计	去中心化模块化库架构，插件化热插拔	云原生分布式微服务架构，全链路解耦	从单体不可扩展，到云原生全场景弹性扩展
物理引擎支持	仅默认ODE引擎，基础刚体动力学仿真	多引擎热插拔（ODE/Bullet/DART），连续碰撞检测	多物理场耦合+可微物理引擎，量子级噪声模拟	从基础碰撞仿真，到多物理场高保真数字孪生
传感器仿真能力	基础激光/相机/IMU仿真，无真实物理特性	支持噪声、畸变、热成像、力控传感器，物理特性匹配度>90%	全品类传感器仿真，支持真实物理特性全参数拟合，Sim2Real误差<0.5%	从理想传感器模拟，到真实物理世界1:1复刻
核心实时性	无硬实时保障，步长抖动>10ms	硬实时调度支持，步长抖动<1ms	车规级硬实时保障，步长抖动<100μs	从无实时性保障，到车规级确定性实时仿真
分布式仿真能力	无分布式支持，仅单机单实例运行	支持多机分布式协同，数十台机器人集群仿真	云原生万级并行仿真，千台级集群协同调度	从单机单实例，到亿级并行云原生仿真平台
AI集成能力	无原生AI框架支持，仅基础算法验证	基础Python API，与强化学习框架初步打通	VLA大模型原生集成，端到端训练闭环，具身智能训练原生支持	从无AI支持，到AI原生的具身智能训练母体
ROS适配	仅与ROS 1深度绑定，无独立部署能力	原生适配ROS 2，与ROS 1双向桥接	ROS 2原生无缝集成，支持独立部署，全平台兼容	从ROS附属工具，到独立的通用仿真标准
国产化水平	完全依赖海外社区，国产化率<1%	核心场景适配，国产化率>30%	全栈自主可控，国内市场占有率>90%，全球份额>40%	从完全技术跟随，到全球生态主导者
量产落地规模	仅高校科研应用，无量产落地	工业场景渗透率>20%，全球出货量超百万台	工业场景渗透率>85%，全球相关机器人出货量超亿级	从实验室小众工具，到全行业量产标配基础设施
核心价值	验证算法流程，调试ROS节点接口	支撑机器人量产测试，降低实机验证成本	赋能具身智能算法训练，定义机器人产品性能上限	从开发辅助工具，到机器人产业核心基础设施

四、十年演进的五大核心本质转变

1. 定位本质：从ROS附属仿真工具，到独立的机器人行业事实标准

十年间，Gazebo完成了从“ROS 1生态的附属可视化调试工具”到“全球机器人开源仿真事实标准”的本质跨越。2015年它完全绑定ROS 1，仅能作为ROS算法的配套验证工具；2025年它已成为独立的通用仿真平台，不仅原生适配ROS 2，还可支持各类机器人、自动驾驶、具身智能场景的独立部署，成为全球机器人产业的核心基础设施。

2. 架构本质：从单体臃肿耦合设计，到云原生模块化分布式架构

十年间，Gazebo完成了从“单体臃肿耦合架构”到“云原生模块化分布式架构”的彻底重构。从所有模块耦合在单一程序中、可扩展性极差，到拆分为数十个独立的标准化库、支持按需加载与热插拔；从仅支持单机单实例运行，到支持万级并行的云原生容器化部署，彻底打破了算力与场景的边界，实现了从单机验证到大规模AI训练的能力跃迁。

3. 能力本质：从低保真离线验证，到高保真数字孪生与AI训练平台

十年间，Gazebo的核心能力完成了从“低保真离线算法验证”到“高保真数字孪生与具身智能训练平台”的质变。从仅能实现基础的刚体碰撞、理想传感器仿真，Sim2Real误差超10%，到实现多物理场耦合、真实物理特性1:1复刻，Sim2Real误差<0.5%；从仅能做算法功能验证，到成为具身智能大模型的核心训练母体，支撑了人形机器人、自动驾驶算法的端到端训练与优化。

4. 产业本质：从高校科研专属工具，到全行业普惠的量产基础设施

十年间，Gazebo完成了从“高校科研专属工具”到“全行业普惠的量产基础设施”的产业跨越。2015年仅用于高校实验室的教学与科研，工业场景渗透率不足5%；2025年已覆盖工业制造、物流仓储、服务机器人、自动驾驶、人形机器人、航空航天等全行业，工业场景渗透率超85%，从高端奢侈品变成了全行业免费普惠的核心生产力工具。

5. 生态本质：从海外完全主导，到国产深度参与的全球开源生态

十年间，Gazebo的产业格局完成了从“海外社区完全垄断”到“国产深度参与、中美双极引领”的彻底逆转。2015年国内无任何核心代码贡献，完全依赖海外社区更新；2025年国内厂商核心代码贡献占比超50%，推出了全链路自主可控的商业发行版，在人形机器人、工业场景的适配能力实现全球领跑，从技术跟随者成长为全球生态的核心参与者与标准制定者。

五、现存核心挑战

1. 高端场景与商业仿真工具仍有差距：在超写实渲染、多物理场高精度耦合、大规模数字孪生等高端场景，Gazebo与NVIDIA Isaac Sim、Unreal Engine等商业仿真工具仍有差距，在汽车主机厂、高端工业制造的核心量产环节渗透率仍需提升。
2. 大模型集成的功能安全与可解释性难题：端到端VLA大模型、世界模型与Gazebo的深度集成，带来了场景生成、仿真验证逻辑的黑盒化问题，可解释性差，功能安全验证难度极高，制约了其在高安全要求场景（如医疗手术、载人自动驾驶）的深度落地。
3. 大规模并行仿真的性能优化仍有短板：在万级以上并行仿真场景中，Gazebo的资源占用、调度延迟、数据同步精度仍有优化空间，与商业云仿真平台相比，大规模集群调度、弹性扩缩容能力仍需完善。
4. 国际标准话语权仍需提升：全球机器人仿真的核心国际标准、功能安全认证体系仍由海外机构主导，国内厂商在国际标准制定中的话语权仍需进一步提升，跨平台、跨厂商的标准化接口仍需统一。
5. 全链路国产化的底层技术仍有短板：尽管国产定制化发行版已全面成熟，但底层物理引擎、渲染引擎的核心代码仍有部分依赖海外开源项目，全链路100%自主可控仍需持续深化，极端情况下的供应链安全仍存在不确定性。

六、未来发展趋势（2025-2030）

1. 世界模型原生集成，成为具身智能的标准操作系统

2030年前，Gazebo将与世界模型实现深度原生融合，完成从仿真平台到具身智能操作系统的全面升级，实现“真实世界感知-数字孪生重建-场景推演-仿真训练-实机部署-数据回传”的全链路端到端闭环，成为通用智能体与物理世界交互的标准数字孪生底座，全面覆盖家庭、工业、汽车、航空航天全场景。

2. 云原生SaaS化全面普及，实现亿级并行仿真普惠

2030年前，Gazebo将全面实现云原生SaaS化转型，推出标准化的仿真即服务平台，中小企业可按需调用亿级并行算力、无限场景生成能力，仿真开发与训练成本降低90%以上，彻底打破高端仿真工具的技术与成本壁垒，实现全行业普惠。

3. 全链路国产化体系全面成熟，主导全球行业标准制定

2030年前，Gazebo将实现从底层物理引擎、渲染引擎，到上层大模型集成、行业方案的全链路100%国产化，国产发行版全球市场份额突破60%；国内厂商将全面主导机器人仿真相关的国际标准、功能安全规范的制定，成为全球具身智能仿真技术的创新中心与规则制定者。

4. 神经物理与实时渲染技术突破，实现虚实无界

2030年前，神经辐射场（NeRF）、3D高斯泼溅、神经物理引擎将与Gazebo深度融合，实现真实世界的一键高精度孪生重建，物理仿真与渲染精度将达到虚实无界的水平，Sim2Real迁移成功率达到100%，彻底消除仿真与现实的鸿沟。

5. 跨领域全场景融合，成为智能社会的数字孪生基础设施

2030年前，Gazebo将从机器人仿真平台，升级为覆盖工业制造、智能交通、智慧城市、医疗健康等全领域的通用数字孪生基础设施，实现千行百业的数字孪生与仿真优化，成为智能社会的核心底层软件平台。