昨天，李飞飞发布了机器人训练闭环引擎R2S2R（真实-仿真-真机）的最新成果，新成果可将物理任务转化为可复用仿真场景，减少真机实验成本。

相比传统机器人仿真系统主要依赖人工搭建虚拟环境，R2S2R利用世界模型技术，从真实机器人任务出发重建与现实高度一致的数字世界。这样不仅可以还原机器人感知到的视觉信息，也能模拟机器人与环境交互过程中的物理反馈和动态变化，使仿真环境能够直接用于机器人策略训练、评估和优化。

World Labs展示了机械臂装箱的案例。在案例中，机械臂在仿真环境和现实环境里执行了相同的开环（无实时反馈修正，下发动作后不根据视觉传感实时调整）动作序列，并且在观测结果、物体运动轨迹以及任务结果上实现高度一致。具身智能机器人