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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。
机器人走出实验室后，训练数据不再只是 “多不多” 的问题：环境能否覆盖真实世界的尺度、遮挡、接触和运动，直接决定策略能否落地。Real2Sim 因此重新受到关注 —— 如果普通视频也能变成可交互的仿真场景，采集成本会比人工建模或专用设备低得多。
还在聊Sim2Real？现在机器人圈更火的是Real2Sim！最近，英伟达GEAR联合李飞飞团队、佐治亚理工大学等机构联合发布全新Real2Sim系统——SimFoundry。SimFoundry只需一段真实世界视频，就能自动生成一个可以交互、训练、评测的机器人仿真环境。
北京大学陈宝权教授团队提出RainyGS技术，通过结合物理模拟和3D高斯泼溅渲染框架，实现了真实场景中动态雨效的高质量仿真与呈现，真正实现「从真实到真实」，或者「以仿真乱真」，即Real2Sim2Real ！相比现有的视频编辑工具（如 Runway），其物理真实性获得保证。
机器人界「球星」竟被CMU英伟达搞出来了！科比后仰跳投、C罗、詹皇霸气庆祝动作皆被完美复刻。2030年，我们将会看到一场人形机器人奥运会盛宴。
Real2Sim2Real (RSR)这一新范式，有助于产业削减研发成本，加速智能系统的落地应用。