李飞飞R2S2R引擎 机器人零数据训练

时间：2026年8月15日 地点：美国旧金山（World Labs 总部） 人物：李飞飞（World Labs 联合创始人）、Yunzhu Li、Martin Casado（a16z 合伙人） 事件详情：World Labs 正式发布 Real-to-sim-to-real（简称 R2S2R）机器人策略训练与评估引擎。该技术源自 7 月 21 日收购的 SceniX 团队，将一个真实机器人任务重建为与现实高度对齐的可交互虚拟世界，再让机器人在仿真中完成训练和评估，最后把策略部署回真实硬件。该引擎包含 Real-to-Sim 与 Sim-to-Real 两部分。在 Stanford 开源双臂平台 ALOHA 等四个机器人平台上进行测试，每个模型连续运行 1 小时无需人工干预，可完成双臂装箱、电源线绕过冰箱、精准重定位试管、把记号笔从杂乱堆中分离等任务。 背景：World Labs 由李飞飞联合创立，专注空间智能领域，旗下 Marble 模型支持从 2D 图像生成可交互 3D 世界。SceniX 专注机器人仿真方向，把真实场景转换为可重用虚拟环境供机器人训练。世界模型此前主要承担渲染器功能生成观察，R2S2R 进一步将其扩展为可训练机器人的仿真器。World Labs 表示，当前机器人发展的主要瓶颈已不只是模型架构，而是缺少能够规模化获取的经验和评估。 影响：R2S2R 让机器人策略训练从依赖真实硬件转向可大规模扩展的仿真训练，有望显著降低具身智能研发成本，加速通用机器人从实验室走向规模化部署。一个重建好的任务可继续适配不同模型和不同机器人，同一套仿真环境可以反复使用。 总结：World Labs 发布 R2S2R 引擎，把单个真实任务扩增为上千个可控制、可重用的仿真世界，让机器人在零真实数据条件下学习复杂操作任务，并可大规模评估不同策略在真机中的成功概率。 参考来源： 1. World Labs 官方博客：https://www.worldlabs.ai/blog/real-to-sim-to-real 2. The Decoder 报道：https://the-decoder.com/world-labs-turns-one-real-world-robot-task-into-thousands-of-simulated-variations-for-training/ 3. 网易新闻（量子位）：https://m.163.com/dy/article/L33K641D0511DSSR.html 4. 凤凰网科技：https://i.ifeng.com/c/8v9ZtW7eoCL 5. 网易新闻（智东西编译）：https://m.163.com/dy/article/L3340PED051180F7.html