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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。
测评 AI 这件事，如今越来越难做了。
上周一，我发了自己做的AIHOT大模型排行榜。
李飞飞老师的World Labs，补了块关键拼图。
数据市场的故事，正在进入新一轮周期。来自企业真实工作流的 Real-world Data，成为越来越多 AI Labs 争夺的新资源。比如 GitHub 就是典型的 Real-world Data，它几乎完整保留了一个问题从出现到解决的全过程。相比之下，今天绝大多数 Human Data 公司提供的，仍是人为构造的数据。
苏度科技联合创始人、董事长苏昊是ImageNet的核心作者之一，师从李飞飞。这家公司走了一条与硅谷主流“纯大脑黑盒大模型”不太一样的路：软硬件协同设计，上下分层架构，上层负责任务规划与环境理解，下层负责具体物体操作；Sim-to-Real作为核心训练范式，让机器人在虚拟世界里经历几百万年的进化，再迁移到现实。
逸文科技（Even Realities）宣布完成Pre-B轮融资，融资金额1.5亿美元，投后估值超10亿美金，正式跻身独角兽行列。本轮融资由美团龙珠及美团战投领投，腾讯及其他老股东超额跟投。023年底才成立的逸文科技，用G1和G2两代产品打破了用户对智能眼镜不过是“科技玩具”的刻板印象。
近期， ECCV 2026 结果公布，Realsee 团队的成果 Argus: Metric Panoramic 3D Reconstruction for Indoor Scenes 成功入选。它面向室内全景图像，能够从稀疏、无序的全景照片中，直接预测相机位姿、度量深度和点云重建结果，可以为 3DGS 提供更稳定、更精准的几何约束。
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。
当 Agent 从演示视频中的炫技片段开始走进真实工作流与生产环境，下一阶段的「何去何从」成为业界关注的焦点。