WorldLabs 推出 R2S2R，让机器人先在仿真里学会再落地
量子位 · wechat · 2026-07-29
WorldLabs 在收购机器人初创公司 SceniX 后，发布了新的机器人训练与评估引擎 R2S2R（Real-to-Sim-to-Real），把“真实世界 → 仿真 → 真实部署”打通成闭环。
- Real-to-Sim：把现实中的机器人、传感器、物体和交互过程重建成任务对齐的虚拟世界，不只还原外观，也尽量复现物理与动力学。
- Sim-to-Real：机器人先在仿真中训练与评估，再把策略部署回真实硬件；系统还能主动寻找容易失败的状态，筛掉不适合的 checkpoint。
- 李飞飞表示，基于这套方法训练出的策略，在完全没有真实世界数据的情况下，也已经能连续自主运行 1 小时。
- WorldLabs 还强调，仿真的价值不只是省数据，而是能规模化制造现实中昂贵、危险或难以重复的任务场景，并复现成功/失败原因。
- 报告称，这套方法已可迁移到 ALOHA、RB-Y1、YAM、Flexiv、xArm 等平台，覆盖装箱、绕线、试管转移、杂乱环境抓取等任务。
- 这次收购也说明 WorldLabs 正在从“生成世界”走向“让机器人在世界里学习”的基础设施路线。
所属事件:World Labs 发布 R2S2R 引擎，用仿真扩展机器人训练与评估(16 条相关)→
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