AI × 機器人學習：為什麼 VLA 模型一定離不開 Sim2Real？
在這集精彩的 Podcast 節目中，我們深入解析為何 Sim2Real（Simulation to Reality） 成為當前 VLA（Vision-Language-Action）模型能否真正落地的關鍵技術。隨著機器人控制模型越來越依賴大規模資料與複雜感知，單靠真實世界收集資料已無法滿足訓練需求，模擬環境因此成為不可或缺的核心基礎。
節目中將說明 Sim2Real 的核心概念，包括網域落差（Reality Gap）、隨機化訓練、物理引擎建模，以及合成資料在 VLA 訓練流程中的角色。我們也會探討為何即使模型在模擬中表現完美，進入真實世界仍可能失效，以及研究團隊如何縮短這段落差。
同時，本集也連結當前主流 VLA 模型的發展趨勢，說明 Sim2Real 如何支撐人形機器人、自主操作機械手臂與通用機器人學習，成為 Physical AI 走向實用化的關鍵橋樑。
如果你想真正理解 VLA 模型如何從「看得懂、聽得懂」走向「做得到」，這一集你絕對不能錯過。
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