sim-to-real

sim-to-real（仿真到现实）是指将从仿真环境中训练的AI模型迁移到真实物理环境中应用的技术。这是解决工业AI训练数据与部署环境差异的关键方法。

核心挑战

• 仿真与现实的差距：仿真环境无法完全模拟真实世界的物理特性和随机性。
• 数据分布差异：仿真数据与真实数据之间存在分布偏移。

相关案例

• [[ABB]]推进sim-to-real技术。
• [[UR AI Trainer]]通过真实环境数据采集解决数据断层。

相关概念

• [[全栈工业AI体系]]
• [[Lab-to-Factory数据闭环]]