李飞飞诚挚的World Labs呼和浩特铝皮保温厂家，补了块过错拼图。

刚刚，借助新收购机器东谈主公司SceniX之力，World Labs 发布了全新的机器东谈主战略西席与评估引擎——

Real-to-sim-to-real ( R2S2R )  。

这套引擎将 World Labs 空间智能的疆土从生成可交互的假造寰球，逾越蔓延到了简直机器东谈主的西席、评估与部署，并次通了从仿真西席到简直运行的闭环。

拒绝来看，R2S2R 包含 Real-to-Sim 和 Sim-to-Real 两个部分。

其中，Real-to-Sim负责把履行中的机器东谈主、传感器、物体以及交互经过搬进仿真，构建与简直任务对都的假造环境。

Sim-to-Real则让机器东谈主在这些假造环境中完成西席和评估，再将战略径直部署回简直寰球。

李飞飞诚挚在 X 上暗示，基于这套法西席出来的战略，即使没用过简直寰球数据，也照旧好像连气儿自主运行 1 小时，需东谈主工阻拦。

不仅如斯，R2S2R 还让机器东谈主战略的评估变得容易限制化。

通过对都战略在仿真与履行中的运行经过，简直寰球里的成效、失败过甚触发条款，都不错在假造寰球中被复现和分析。

不错说，R2S2R 不仅通了寰球模子从生成寰球，到西席、评估和部署简直机器东谈主的闭环，也进了李飞飞此前漠视的寰球模子三分法中，过错的块——

仿真器。

在她的经典差异中，寰球模子不错承担三种：渲染器负责生成不雅察，仿真器负责模拟寰球现象，计算器则负责输出活动。

而 R2S2R 所作念的，恰是让 World Labs 生成的寰球从"看起来简直"，逾越变成机器东谈主真确好像干涉、交互和学习的西席场。

思 scale 具身智能，先得 scale 机器东谈主学习的寰球

那么，为什么要膨大机器东谈主的学习环境，并且还非得在仿真里？

在博客中，World Labs 暗示：

刻下机器东谈主发展的主要瓶颈，照旧不仅仅模子架构，而是阑珊好像限制化获取的教学和评估。

面，简直寰球中的物体位置、光照、物理属和交互经过都在不停变化。

要让机器东谈主真确走出实验室，就必须提前秘籍填塞丰富的场景，并反复测试它在什么情况下会成效、又会在何处失败。

另面，与西席大模子的互联网数据不同，机器东谈主的每条教学都需要简直发生。

每轮实验都要占用硬件，东谈主工重置物体、复原失败并认真系统。即便领有海量东谈主类，也很难系统秘籍不同环境、物体属、机器东谈主现象和失败条款。

因此，仿真大的价值，并不仅仅"省下网络数据的钱"，而是不错主动制造履行中慷慨、危急或难以重迭的情况，让机器东谈主反复资格成效与失败。

但已往的仿真时代也存在着明短板。

它不仅需要为每项简直任务单搭建环境，老本、速率慢，并且仿真与履行之间经常存在视觉、几何和物理动态上的差距。

进犯的是，机器东谈主在仿真中学会的战略，到了简直寰球巧合依然有；仿真中的测试效劳，也巧合能响应简直露出。

基于上述配景，World Labs 出了从履行到仿真再到履行西席（R2S2R）的仿真引擎，用于西席和评估机器东谈主战略。

其中，Real-to-Sim 负责把履行中的机器东谈主、传感器、物体和交互经过重建成与任务对都的假造寰球。不仅要寰球的外不雅，还要尽可能保留机器东谈主与物体交互时的畅通和物理反馈。

Sim-to-Real 则诈骗这些寰球完成战略西席与评估，找到模子容易失败的现象，并判断仿真中的露出能否迁徙到简直硬件。

两者勾通起来，便变成了套闭环：

从履行中索求任务，在仿真中限制化生成教学、西席和寻找失败，再把战略部署回履行；履行中的新效劳，又会接续修正寰球模子、西席数据和机器东谈主战略。

也便是说，R2S2R 不是浅薄地用仿真替代简直数据，而是把个简直任务膨大成多半可限度、可复用的学习寰球，让机器东谈主好像以低的老本反复西席、评估和迭代。

Real-to-sim-to-real

具体来说，这套法先从 Real-to-Sim 运转。

团队先网络机器东谈主、传感器、环境、物体和任务演示等信息，再通过生成式寰球建模系统，将其重建为个可交互的假造寰球。

这个寰球不仅要外不雅和几何结构，还要尽可能复现物体的物理和能源学特。

比如，鄙人面的双机械臂装箱任务中，仿真和履行环境会推论疏通的行动序列，从而产生度致的不雅察效劳、物体畅通情况以及终果。

这里的难点在于，简直环境并不会提供套准确参数。

物体的分量、摩擦力可能难以测量，机器东谈主和录像头也可能与标称规格存在偏差，电缆、包装等柔物体的形变难用浅薄模子描述。

因此，R2S2R 会证实不同任务的需要，组合使用不同的暗示和建模法。

完成重建后，团队会让机器东谈主在履行与仿真中推论疏通行动，径直比较视觉不雅测、物体反应和终效劳，从而考据双方是否真确对都。

而在Sim-to-Real 阶段，对都后的仿真寰球会逾越变成套可膨大的西席与评估引擎。

具体的，机器东谈主先在仿真中学习新战略，设备保温施工评估系统再主动寻找它容易失败的现象，并围绕这些缺欠生成新的交互教学，变成"发现问题—补凑数据—蜕变战略"的闭环，后再部署回简直硬件。

此外，比拟履行数据网络，仿真不错系统领疗物体位置、机器东谈主现象、视角、外不雅、物理属和任务难度，让战略反复资格履行中老本、难复现以致不安全的情况，并获取物体现象、战役、受力等硬件上难以网络的监督信号。

并且，个重建好的任务并不单处事于某个模子或某款机器东谈主。同套仿真环境不错接续适配不同战略、传感器和机器东谈主平台，从次实验变成可复用的西席基础样式。

论说中示，在莫得简直寰球数据参与，只在仿真里西席的战略不错径直迁徙到 ALOHA、RB-Y1、YAM、Flexiv 和 xArm 等机器东谈主平台，完成装箱、绕线、试管调理和繁芜环境中的单件捏取等任务。

其中，电源线绕行、线缆插拔、试管调理，以及马克笔和铅笔捏取等任务，均连气儿自主运行 1 小时，时辰莫得失败，也莫得东谈主工采用。

这默契，对都后的仿真翌日可能不仅仅履行数据的补充，而会成为机器东谈主西席教学的进犯开首。

后，在评估面。

由于机器东谈主受制于物理寰球的运行速率，每测试个 checkpoint，都要再行布置场景、运行机器东谈主并处理失败，老本，好像秘籍的情况也终点有限。

比拟之下，R2S2R 则不错先在数千种受控条款下主动寻找失败，提前筛掉露出欠安的 checkpoint，只把有但愿的战略留给简直硬件测试。

这里的过错，并不是要求仿真与履行的成效劳致，而是双方好像得出疏通的判断：

哪些战略好、它们在何处成效或失败，以及西席中的莳植能否真确迁徙到硬件。

在 ALOHA 双臂块吩咐任务中，团队测试了 GR00T N1.6 和 π ₀ . ₅两种战略架构，以及不同西席竖立、ID 和 OOD 场景。每个 checkpoint 分别进行了 2000 次仿真磨练和 100 次真机磨练。

效劳示，仿真中露出好的 checkpoint，在真机上频繁也露出好。仿真不仅保持了不同战略之间的相对排行，也呈现出与履行通常的成效和失败分散。

进犯的是，这种对都不仅仅让仿真画面看起来像履行。

团队会让机器东谈主在仿真和履行中推论疏通的行动，再比较双方看到的画面、物体的反应和终效劳是否致。

即使是在线缆、要津物体等很难模拟的任务，也要尽可能复现简直的物理变化。

以块吩咐为例，当块放在机器东谈主不太纯属的位置时，机械臂会捏得鸠集边际，差点就失手。这种"几乎失败"的经过，不仅出当今真机上，也在仿真中被复现了出来。

也便是说，仿竟然不仅仅机器东谈主后成效了照旧失败了，还能它为什么会走向成效或失败。

这也意味着，R2S2R 不错成为机器东谈主开荒中的通量评估层，用来筛选 checkpoint、发现能退化，并决定下轮应该补充什么数据。

World labs 收购 SceniX

事实上，在持重发布 R2S2R 的前周，World Labs 就照旧通知收购SceniX。

SceniX 是注机器东谈主仿真、西席与评估的初创公司，他们的时代向聚焦于把简直机器东谈主任务搬进数字寰球，让原来慷慨、安定以致危急的数据网络和模子评估，不错在仿真中限制化完成。

SceniX 销亡首创东谈主李昀烛目下是哥伦比亚大学助理教悔，曾在 MIT 获取博士学位，随后在斯坦福随从李飞飞从事博士后考虑。

罕见旨兴味的是，这两公司的协作并不是从这段师生相关运转的。

早，SceniX 仅仅 World Labs 生成式寰球模子 Marble 的客户。直到李飞飞发现这公司由李昀烛创办，双才逾越意志到互相时代上的互补，并张开了收购主义。

World Labs 擅永生成模子、规划机视觉和 3D 重建，不错从疏淡输入中快速生成具有空间致的寰球；

SceniX 则纯属机器东谈主、仿真、学习算法和硬件系统，知谈怎么让这些寰球真确用于战略西席、评估和部署。

换句话说，便是前者处理"寰球怎么生成"，后者处理"机器东谈主怎么在内部学习"。

在 a16z 访谈中，李昀烛暗示，此次收购并不料味着 World Labs 要躬行造机器东谈主。

它们真确思建立的，是套与机器东谈主形态和模子架构解耦的基础样式：

论客户使用单臂、双臂照旧挪动机器东谈主，VLA 照旧 World Action Model，都不错干涉同个数字寰球西席和测试。

在翌日，双将围绕仿真、基础模子和行动条款模子冉冉整合，并但愿先在仓库、实验室和电子安装等半结构化场景中，与客户完成简直部署考据。

参考通达

[ 1 ] https://www.worldlabs.ai/blog/real-to-sim-to-real

[ 2 ] https://www.worldlabs.ai/blog/taxonomy-of-world-models?utm_source=chatgpt.com

[ 3 ] https://x.com/drfeifei/status/2082137342824075357

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—  完  —

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