转载自Medium，freefabian
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作为一个人工智能和机器人领域的研究者，我们一直在努力解决一个挑战：如何将从模拟器到真实世界的转移做得更加顺畅和智能化。SIM-to-real问题一直是人工智能领域的一个热门话题，而如何让机器人在模拟器中学到的行为能够稳定地应用到真实环境中，则一直是一个难题。
然而，我们发现，SIM-to-real问题的根本不在于模拟器的质量如何，而在于机器人自身的行为健壮性。正是这种健壮性让机器人能够适应各种不确定性和环境变化，从而更好地适应真实世界。
为了解决这个问题，我们引入了“运动指纹”的概念。所谓“运动指纹”，就是通过对机器人在模拟器和真实环境中的行为进行分析，找出两者之间的差异，并根据这些差异来调整机器人的行为，使其更加适应真实环境。
通过对运动指纹的研究，我们发现了一些令人惊讶的现象。比如，在某些情况下，即使机器人在模拟器中表现得非常好，但一旦将其应用到真实环境中，就会出现意想不到的问题。这些问题往往源于机器人在特定环境下学习到了一些“坏习惯”，导致其行为在真实环境中表现不佳。
因此，要解决SIM-to-real问题，我们需要从根本上改变我们对机器人行为的理解。我们不能再简单地通过增加模拟器的复杂度来提高机器人在真实环境中的表现，而是需要通过对其行为健壮性的分析和调整，使其真正适应各种环境和条件。
在不久的将来，我们相信，通过不断深入研究和实践，我们能够找到解决SIM-to-real问题的更加智能和有效的方法，并实现人工智能在现实世界中的广泛应用。让我们共同努力，开创人工智能和机器人技术的新时代！
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