AI智能体直接从CAD数据为您接线虚拟调试模型——而您的视觉AI在硬件存在之前，就在运行中的数字孪生里完成训练和测试。
虚拟调试AI在实践中意味着两件事。其一，AI加速虚拟调试模型本身的工程构建：Claude、Cursor等AI智能体通过免费开源的realvirtual MCP服务器连接到数字孪生，创建组件、接线PLC信号、驱动轴运动——这些工作过去需要数天。其二，数字孪生对AI系统进行虚拟调试：视觉模型使用从孪生生成的合成数据进行训练，并在任何真实零件生产出来之前，针对仿真机器完成测试。
realvirtual.io在同一个基于Unity的平台上覆盖这两个方向：AI智能体协助构建的同一个虚拟调试模型，随后为您的视觉AI生成训练数据——并在与真实PLC的集成测试中实时运行训练好的模型。
realvirtual MCP服务器将AI智能体直接集成到工程工作流中：150多个工具让AI创建组件、定义运动学、接线PLCInput和PLCOutput信号，并在仿真中运行驱动轴。数字孪生的知识以结构化形式传递给LLM——而且由于realvirtual Professional附带完整的C#源代码，AI能从您自己也能阅读的同一份代码中理解框架。
AI后端由您自由选择：欧盟托管或完全本地。结果是：从CAD数据出发，用数小时而不是数天，得到一个完整接线的虚拟调试模型——由您审核，并针对您的控制器完成测试。
借助realvirtual AIBuilder，数字孪生成为工业视觉AI的训练场：它直接基于您的CAD几何生成合成训练数据——带有像素级精确真值标注的图像，用于目标检测、分类、分割和位姿估计——并可对光照、位置和纹理进行变化。
训练基于YOLO的模型只需一键；训练好的网络导出为标准ONNX模型，并通过Unity Sentis在仿真中运行。您的相机系统在相机安装之前即已完成虚拟调试——无需在运行中的产线上耗时采集真实图像数据。
孪生中的AI不是演示视频——它被接入信号架构。视觉模型进行分类，结果写入PLC信号，控制器做出反应，执行机构随之动作：完整的AI驱动流程在闭环中针对真实控制器进行测试——通过PLCSim Advanced实现Software-in-the-Loop，或通过25+种工业接口之一连接真实PLC实现Hardware-in-the-Loop。
这正是AI实验与AI系统虚拟调试之间的区别：流程逻辑、联锁、时序和AI模型被一并验证——在办公桌前完成，早于现场调试开始。
AI智能体通过开源的realvirtual MCP服务器连接到数字孪生，接管模型构建中重复性的部分：创建组件、定义运动学、接线PLC信号、运行测试序列。工程师负责审核与完善，而不必手动接线每一个信号——从CAD数据出发，用数小时而不是数天，得到一个完整接线的虚拟调试模型。
可以。realvirtual AIBuilder基于数字孪生生成自动标注的合成训练数据，一键训练基于YOLO的模型，并将其作为ONNX模型在仿真中运行。完整的视觉应用——相机、AI模型、PLC反应——在任何硬件存在之前即可完成虚拟测试。
任何支持MCP的智能体——目前使用最多的是Claude和Cursor。realvirtual MCP服务器免费开源（MIT许可证），内置150多个工具，并可通过C#特性扩展。它可以控制Unity Editor和运行中的仿真：驱动轴、传感器、PLC信号、机器人运动学。
仿真在您的工程PC上本地运行——CAD模型和机器数据保留在企业内部。AI智能体的后端由您自行选择：欧盟托管的服务或完全本地的模型。不存在强制上云。
MCP服务器免费且开源。realvirtual Starter免费；realvirtual Professional为每位开发者1,250欧元净价，一次性付费。用于合成数据和视觉AI训练的AIBuilder扩展为490欧元净价，一次性付费。交付的应用程序无任何运行时费用。
训练好的网络导出为标准ONNX模型，并通过Unity Sentis在仿真中执行。它对实时渲染的图像进行分类并将结果写入PLC信号，控制器随之反应——先做Software-in-the-Loop，再连接真实PLC做Hardware-in-the-Loop。通过这一闭环验证的模型才会部署到真实机器。
用免费的realvirtual Starter和开源MCP服务器开始——或直接选择拥有25+种接口和完整源代码的Professional。