具身智能训练范式突破 - 逐际动力推出LimX DreamActor方案 融合仿真数据和真机数据 实现Real2Sim2Real与真机强化学习深度融合[3] - 采用四步训练流程：手机采集现实环境数据→三维重建赋予物理参数→仿真环境大规模训练→真机强化学习微调[7][9][11][13] - 显著降低训练门槛 使用消费级设备替代高精度专业设备 成本降低一个数量级[7][16] 多元数据策略优势 - 突破单一数据局限：真机数据昂贵 仿真数据真实性不足 视频数据缺乏物理属性[3][17] - 实现数据效率最大化 通过优化数据配比提升"数据-性能ROI" 不以数据量而以性能提升为评价标准[21][23] - 支持跨平台泛化能力 机器人可适应不同桌子、杯子或房间等场景变化[11] 技术实现路径 - 三维重建技术实现几何、物理、尺度和坐标四重对齐 确保仿真环境与现实一致[9] - 真机强化学习(RL)技术保障部署可靠性 实现低样本高效学习和Sim2Real泛化[16][18] - 仿真训练阶段可大规模生成3D资产 低成本扩展数据量[22] 行业应用前景 - 为创新者、开发者和系统集成商提供低成本高效率工具 推动技术从实验室走向科研、制造和家庭场景[25] - 破解虚实数据协同平衡点 加速具身智能大规模应用进程[25] - 与早期视频数据方案LimX VGM形成技术互补 完善多元数据配方策略[21]