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从虚拟到现实：Neura Gym 如何让机器人真正变聪明
Neura Gym是德国Neura Robotics推出的大型实体AI训练中心，通过让机器人在真实环境中执行搬运、抓取等任务，收集现实物理数据来解决模拟与现实差距问题。该平台不仅用于内部研发，还提供AI训练即服务，帮助企业获得高质量现实数据。文章探讨了Neura Gym的技术原理、商业模式及其在全球机器人领域的战略意义。
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从互联网视频中挖“具身数据金矿”，枢途科技完成数千万元天使轮融资
枢途科技完成数千万元天使轮融资，专注于解决具身智能数据采集难题。公司推出的SynaData系统是全球首个从互联网视频提取具身训练数据的全链路解决方案，能将2D视频转化为多模态训练数据，将采集成本降至行业平均水平的千分之五。该系统通过视频升维、跨域retargeting等技术突破，重新定义了互联网视频的数据价值，有望推动具身智能产业发展。
国内最大人形机器人训练场？年产数据超600万？乐聚中标8295万后究竟做了什么
乐聚机器人联合运营的国内最大人形机器人训练中心二期正式投运，年产真机数据量超600万条。该中心聚焦工业智造、智慧家庭等四大前沿场景，通过100个数采工位收集真机数据，预计月产能达5000小时。这是乐聚8295万元中标项目的重要成果，标志着中国人形机器人产业从技术探索迈向规模化落地。
仿真王者，实操青铜？不存在的，逐际动力新方案为具身大脑训练“开外挂”
逐际动力推出的LimX DreamActor具身智能训练新方案，该方案创新性地融合仿真数据与真机数据，通过四步虚实结合训练流程大幅降低机器人训练门槛和成本。方案利用消费级设备采集环境数据，在仿真环境中注入真实物理参数进行大规模预训练，最后通过少量真机数据微调确保落地稳定性，为具身智能规模化应用提供了高效解决方案。
特斯拉或改变Optimus的训练策略，加入视频学习
特斯拉宣布调整Optimus人形机器人训练策略，从依赖动作捕捉和遥控操作转向视频学习方式。这一转变发生在项目负责人更替后，体现了特斯拉坚持机器视觉+AI的技术路线。新方法将通过录制工人执行任务的视频来训练机器人，有望加速数据收集和技能学习进程。
波士顿动力x TRI联手！使用大型行为模型（LBM）训练Atlas！目标“AI通才机器人”
波士顿动力与丰田研究院合作开发大型行为模型(LBM)，为Atlas人形机器人构建端到端语言调节策略。这项技术使机器人能够完成复杂的长远操控任务，包括精确移动、重心转移、避障等功能，目标是打造能够胜任多项任务的AI通才机器人，推动人形机器人在现实环境中的应用。
