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Real2Sim2Real 为此提供了一条路径：将真实场景重建为仿真环境，在其中生成示范、训练策略，再将技能迁移回真实机器人。但要让这条路径支撑人形机器人的全身操作，仍需跨过两道门槛。
Einsia AI发布Frontier3DBench，在Blender与Unreal Engine中以145项任务评测11种主流模型与Agent框架配置，GPT-6.1-sol总榜第一，但Agent在开放世界连续交互和持久状态协同上仍显薄弱。
大模型能看懂复杂的网页结构，也能理解各种游戏的通关规则。
OpenAI发布的GPT-6 Astra在机器人评测中登顶，并凭借跨本体操作、Real-to-Sim、Computer Use及长程任务能力重塑Agent、机器人和AI制药应用，但其速度、幻觉、物理直觉不足及湿实验反馈慢仍构成瓶颈。
把杯子放进微波炉里，这一人类几乎不用思考的日常动作，机器人却可能在杯子放不稳、夹爪碰到门框这样的细节上频频出错。
GPT-6 Astra一发布，3D圈已经坐不住了…它能用Blender盖出这样一栋房子，再直接导进Unreal Engine 5，变成能走进去逛的漫游场景：社交媒体上，网友很快玩出了更多新花样。
蚂蚁AI安全实验室与清华大学人机交互实验室联合开源9B模型Realtime-Venus，通过配套的Harness打通前后台，使AI助手在执行后台任务的同时能继续与用户对话，并在长视频问答等多项评测中取得领先成绩。
爱诗科技（AIsphere）发布的实时世界模型PixVerse R2上线即登上X（Twitter）趋势榜，通过Omni Causal AR与Real-Time Acceleration框架将世界建模能力与实时运行结合，实现用户对AI生成世界的持续操控与互动。
地铁急刹，金属尖叫，广播响起「请乘客注意扶稳」，人群骚动、孩子哭声、对讲机杂音一层层涌上来···
真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。