首頁李飛飛團隊揭曉一種方法，可從單一影片生成無限多的機器人訓練場地
在具身智慧領域中，彌合模擬與現實之間的鴻溝——即所謂的「Sim2Real」——長期以來一直是難以克服的障礙。模擬系統成本高昂，且模型在實際環境中部署時，性能往往會下降。 李飛飛團隊、NVIDIA GEAR Lab 以及喬治亞理工學院近期共同發表的一項研究，提出了一種嶄新的解決方案：Real2Sim。
這套名為「SimFoundry」的系統，能利用簡單的真實世界影片，建立互動式、可訓練且可測試的機器人模擬。SimFoundry 不僅超越傳統的 3D 重建技術，更透過深度場景分析來自動化環境建構，大幅降低建立模擬所需的工時。
SimFoundry 的核心創新在於「數位孿生」與「數位同源體」之間的閉環機制。 該系統從影片中擷取幾何、物理及互動數據，以建構高保真度的數位孿生；隨後自動變更外觀、佈局與任務，生成多樣化的數位表親。這使開發者能從單一影片中獲取幾乎無限的訓練數據，並在模擬環境中實現端到端的策略學習與評估。
實驗證實 SimFoundry 具備強大的預測能力，模擬機器人的表現與實際結果高度吻合。關鍵在於，基於這類合成數據訓練出的策略無需微調即可有效轉移至現實世界（「零樣本學習」），並在多步驟操作和雙臂協調等複雜任務中表現卓越。
這套開源系統由頂尖機器人專家共同開發，包括 NVIDIA GEAR Lab 及李飛飛團隊的核心成員，有望徹底改變具身人工智慧的開發模式。透過以生成式技術取代耗費鉅資的手動資料蒐集，機器人現已能更快地從實驗室轉向實際應用。
論文連結：https://arxiv.org/pdf/2606.28276v1
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