你了解‌Sim2Real吗？‌Sim2Real最新进展如何？

‌Sim2Real‌是“Simulation to Reality”的缩写，意思是“从模拟到现实”，主要应用于机器学习等领域。为增进大家对‌Sim2Real的认识，本文将对‌Sim2Real主流观点以及‌Sim2Real的进展予以介绍。如果你对‌Sim2Real具有兴趣，不妨和小编一起来继续往下阅读哦。

贾奎教授认为，要实现高通用性的具身智能，核心是需要海量的带有物理世界属性的数据。有别于语言、图像等可以从网络上大量获取以形成通用能力的数据，三维数据，尤其是机器人在物理空间中的操作数据，需要经过精确标定，且采集过程中存在难度大、周期长、成本高等问题。因此，通过基于3D生成式AI的 Sim2Real 仿真成为解决高通用性具身智能数据需求的最高效路径。

而基于 Sim2Real AI 实现高通用性具身智能的门槛极高，至少需要具备底层可控的具身属性物理仿真、高效大模型训练与持续学习、有效应对合成与真实数据域差别、低成本海量数字资产等能力，才能实现 Sim2Real 方式的真正落地。

贾奎教授表示，基于在 Sim2Real 具身智能领域拥有的深厚技术和产品积累，跨维智能已构建起一套完整的底层技术到产品再到业务的逻辑框架。其中自主研发的DexVerse™ 具身智能引擎，通过3D 生成式AI 与仿真技术，模拟真实世界中的丰富场景和任务，有效解决了传统方法中三维数据获取难、标定要求高的问题，能够支持大规模仿真，并可自动化完成从数据标注到模型训练的全过程。过程中不仅加速了数据生成，还确保了模型的鲁棒性和泛化能力。

突破性进展：机器人“修炼”加速万倍，仅需1.5m参数！

Jim Fan团队的最新研究成果令人震惊：机器人通过在虚拟“道场”中进行为期一年的训练，却仅在现实世界中花费了50分钟！更令人难以置信的是，训练结果无需任何微调，即可直接应用于现实世界。这是否预示着未来人们可以在虚拟世界中体验一万年的人生？

这一突破的关键在于一个仅有1.5M参数的超小型模型。相比之下，谷歌的Gato拥有11.8亿参数，Meta的TACO拥有2.5亿参数，OpenAI的CLIPort拥有4亿参数。如此巨大的参数差异，凸显了Jim Fan团队模型的效率和创新性。“并非所有基础模型都需要庞大的参数量，”Jim Fan强调，小巧的模型同样可以高效运作。

这款名为HOVER的多模式策略蒸馏框架，由英伟达GEAR团队研发，Jim Fan和朱玉可共同领导。HOVER实现了机器人训练的通用性。以往，机器人完成不同任务需要依赖特定的控制策略，例如导航任务需要速度或位置跟踪，桌面任务则需要上半身关节角度跟踪。这种“专精”模式限制了机器人的通用能力。

HOVER的创新之处在于将全身运动模仿作为所有任务的共同抽象，让机器人通过学习通用的运动技能来掌握全身控制模式。这如同人类潜意识的运作机制，大脑会进行一系列计算以迅速反应。HOVER模仿这种机制，实现了多种控制模式的整合和自然衔接。

HOVER支持多种高级运动指令输入，并可在英伟达Isaac平台上训练各种人形机器人，实现了机器人训练的跨平台通用性。这打破了以往机器人训练的封闭性和低效性，让不同团队的机器人能够协同进化。

Jim Fan的远大目标早已显露，“2024年将是机器人、游戏AI和模拟的一年。”GEAR团队致力于解决机器人基础模型、游戏基础模型和生成式模拟这三大问题。黄仁勋也指出，“下一波AI浪潮将是物理性的AI”，而具身智能正是关键。

Sim2Real（模拟到现实）是具身智能领域的核心挑战，Jim Fan的研究正是聚焦于此。他的同门师兄苏昊也致力于Sim2Real，但选择从真实世界的数据入手，并创建了Hillbot，利用3D生成式AI技术和SAPIEN模拟器，高效生成训练数据，提升机器人训练速度。

Sim2Real面临“现实鸿沟”的挑战，但Jim Fan和苏昊团队的研究，以及其他团队在数据合成、模拟平台和多任务泛化方面的努力，都在不断缩小这一差距。 “数字表亲”概念的提出也为解决模拟与现实差异提供了新的思路。 未来，更强大的世界模型和更通用的机器人开发环境将成为Sim2Real的关键。

以上便是此次带来的Sim2Real相关内容，通过本文，希望大家对Sim2Real已经具备一定的了解。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，将于后期带来更多精彩内容。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!