7 月 28 日，李飞飞联合创立的 World Labs 发布博客《Building Worlds That Train Robots》，首次披露real-to-sim-to-real（R2S2R）引擎早期实测成果。这项成果可能挑战行业的固有认知：长期以来业界认为仿真仅能辅助真机调试，无法替代实体测试。若成果可规模化复现，有望大幅降低机器人反复真机调试产生的时间与硬件成本。

这套框架先把现实任务重建为具备物理精度的可交互仿真场景，全程不使用真实硬件训练数据，训练得到的机器人操作策略可直接部署到 ALOHA、Flexiv、xArm 等五类机械臂真机。线缆整理、试管操作等任务能够连续自主运行一小时，无需人工介入。同时仿真内评测结果，可以预判策略在真机上的排名与故障高发区域。

本次发布距离收购仿真企业 SceniX 仅过去 7 天。7 月 21 日 World Labs 完成对 SceniX 整合，后者核心方向正是将真实环境、机器人交互转化为可用于训练的仿真场景。具身智能机器人李飞飞