深圳新聞網(wǎng)2025年9月4日訊（記者 葉梅）在具身智能的發(fā)展進程中，數(shù)據(jù)始終是推動突破的關(guān)鍵，然而，行業(yè)長期受限于數(shù)據(jù)不足、采集成本高昂和跨場景遷移困難。9月2日，逐際動力LimX Dynamics提出了 LimX Data Recipe（多元數(shù)據(jù)配方）策略，通過真機、仿真、視頻等多源數(shù)據(jù)的組合，打破對單一數(shù)據(jù)來源的依賴。繼聚焦視頻數(shù)據(jù)的LimX VGM之后，逐際動力再次推出一套全新的具身智能訓練范式 —— LimX DreamActor。

該具身智能訓練范式能發(fā)揮Real2Sim2Real與真機強化學習的雙重優(yōu)勢，利用仿真和真機數(shù)據(jù)彌合模擬到現(xiàn)實之間的鴻溝，顯著提高具身模型訓練與部署的效率與穩(wěn)定性，為實現(xiàn)機器人的自主操作提供行業(yè)領(lǐng)先的開發(fā)范式。

逐際動力具身智能訓練新范式LimX DreamActor

新范式：Real2Sim2Real + 真機強化學習

LimX DreamActor首次實現(xiàn)了Real2Sim2Real、模仿學習和真機強化學習的深度結(jié)合，全面解鎖仿真數(shù)據(jù)和真機數(shù)據(jù)在具身智能訓練中的優(yōu)勢。

在仿真階段，系統(tǒng)通過高擬真建模和模仿學習訓練，建立場景和物體的泛化能力，大幅提升策略預訓練的效率；在現(xiàn)實階段，利用真機強化學習對策略進行后訓練，確保高成功率的落地部署。

這種雙向互補的方式，既具備了大規(guī)模仿真訓練的高效率，又借助少量真機強化學習即可彌合模擬到現(xiàn)實之間的鴻溝，有助實現(xiàn)樣本效率、收斂速度和部署穩(wěn)定性的全面提升。這一“虛實融合”的開發(fā)新范式，不僅提高了模型訓練的性價比，也為落地部署提供了更穩(wěn)健的解決方案。

LimX DreamActor優(yōu)勢對比

工作流程：從現(xiàn)實到仿真再到現(xiàn)實

LimX DreamActor形成了“現(xiàn)實環(huán)境數(shù)據(jù)采集—仿真數(shù)據(jù)預訓練—真機數(shù)據(jù)后訓練”。

見識世界（RealScene），利用消費級相機拍攝場景和物體，即可完成多視角的環(huán)境數(shù)據(jù)采集。這種低成本的方式打破了過去對專業(yè)設備的依賴，讓數(shù)據(jù)獲取更加簡單和高效。

解釋萬物（Real2Sim），基于多視角圖像進行三維重建，并為模型賦予質(zhì)量、摩擦系數(shù)、碰撞體積等豐富的物理參數(shù)。通過幾何重建，以及物理、尺度和坐標的對齊，讓模型更加符合客觀的物理屬性，仿真環(huán)境對現(xiàn)實世界的映射更趨合理，為操作模型的訓練打下重要基礎。

萬象重生（SimScene），構(gòu)建數(shù)量龐大的高擬真場景，讓操作軌跡得以和大量混合渲染的擬真場景進行訓練，實現(xiàn)低成本、高效率的數(shù)據(jù)擴展，獲得場景的泛化能力。

千錘百煉（Data Collection & RL in Real），在仿真環(huán)境中進行模仿學習和域隨機化訓練，再在真機上進行少量的強化學習后訓練，實現(xiàn)跨域遷移，既節(jié)省了昂貴的真機試錯成本，又確保了落地部署的穩(wěn)定性。

LimX DreamActor打通了“現(xiàn)實環(huán)境數(shù)據(jù)采集—仿真數(shù)據(jù)預訓練—真機數(shù)據(jù)后訓練”的全流程，使具身智能的訓練過程更高效、更可靠。

LimX DreamActor完整工作流程

技術(shù)亮點：簡單可靠、效率高、可擴展

LimX DreamActor的突破不僅在于流程優(yōu)化，更體現(xiàn)在多項能力的創(chuàng)新。

數(shù)據(jù)采集更簡單，只需手機等消費級設備拍攝視頻或照片，即可重建高擬真三維場景。三維資產(chǎn)生成能力，支持大規(guī)模生成或調(diào)用外部3D數(shù)字資產(chǎn)，低成本擴展數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)多樣性。物理一致性更強，不僅外觀逼真，還具備更佳的現(xiàn)實物理屬性，為訓練提供可信賴的基礎，提高模型泛化性和可信度。對齊更高效，通過機械臂即可完成場景與物體的坐標對齊，避免傳統(tǒng)繁瑣的標定流程。直接在仿真中訓練策略，能夠直接在仿真環(huán)境中進行策略訓練，無需先仿真，后采集數(shù)據(jù)。

Real2Sim與真機RL二者優(yōu)勢互補，Real2Sim提供高保真場景、多樣化數(shù)據(jù)，加速了策略的初始化；真機RL則確保策略遷移落地的可靠性。二者結(jié)合，既大大縮短了訓練周期，也降低了真機探索的風險。

對于逐際動力而言，LimX DreamActor不僅是一項技術(shù)成果，更是公司整體戰(zhàn)略布局的重要一環(huán)。作為一家聚焦具身智能機器人的AI公司，逐際動力圍繞三大核心技術(shù) —— 本體硬件設計制造、基于強化學習的全身運動控制、具身大腦訓練范式，并構(gòu)建不斷完善的具身Agent開發(fā)工具鏈。LimX DreamActor的推出，為AGI在物理世界的泛化能力提供了又一條創(chuàng)新路徑，加速了具身智能從實驗室走向現(xiàn)實應用。

基于“IDS生態(tài)協(xié)同戰(zhàn)略”，逐際動力正攜手創(chuàng)新者（Innovators）、開發(fā)者（Developers）和系統(tǒng)集成商（System Integrators），共同推動具身智能在科研、制造、商業(yè)和家庭等領(lǐng)域的廣泛落地。LimX DreamActor既展示了逐際動力前沿技術(shù)的積累與研發(fā)能力，也為開發(fā)者和合作伙伴提供了又一套低成本、高效率、高可靠性的工具，不斷完善以用戶為中心的具身智能開發(fā)生態(tài)。

（圖片由逐際動力提供）