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ICRA 2026｜中兴开源RealMirror平台，以端到端仿真基座推动具身智能研发普惠化
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原文中文，约3500字，阅读约需9分钟。
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内容提要
中兴通讯在ICRA 2026上推出RealMirror平台，旨在降低具身智能研发成本。该平台集成数据采集、模型训练和评测，支持人形机器人VLA算法的标准化评测，并通过高保真仿真环境实现零样本Sim2Real迁移，推动具身智能研究的普及。
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关键要点
- 中兴通讯在ICRA 2026推出RealMirror平台，旨在降低具身智能研发成本。
- RealMirror平台集成数据采集、模型训练和评测，支持人形机器人VLA算法的标准化评测。
- 当前人形机器人VLA研究面临数据采集成本高、缺乏统一评测基准和Sim2Real鸿沟等挑战。
- RealMirror提供高效低成本的采数-训练-推理系统，无需真机即可完成端到端VLA研究。
- 平台构建了面向人形机器人的VLA算法Benchmark，支持多种场景和算法的自动化评测。
- 通过3D Gaussian Splatting技术，RealMirror实现高保真视觉重建，弥合仿真与现实的视觉鸿沟。
- RealMirror平台已获得开源社区关注，短期内收获600+ GitHub star，下载量达2400+。
- RealMirror的核心目标是让具身智能研究在纯仿真环境中完成全流程闭环，降低研发成本。
- 该平台为人形机器人研究提供可复制、可扩展的技术路径，推动具身智能研发普惠化。
❓
延伸问答
RealMirror平台的主要功能是什么？
RealMirror平台集成了数据采集、模型训练、模型推理和自动化评测，支持零样本Sim2Real迁移。
中兴通讯推出RealMirror平台的目的是什么？
旨在降低具身智能研发成本，推动具身智能研究的普及。
RealMirror如何解决Sim2Real鸿沟问题？
通过3D Gaussian Splatting技术实现高保真视觉重建，减少仿真与现实之间的视觉差距。
RealMirror平台的开源情况如何？
RealMirror平台已获得开源社区关注，短期内收获600+ GitHub star，下载量达2400+。
RealMirror平台支持哪些类型的算法评测？
支持多种VLA算法的自动化评测，包括ACT、Diffusion Policy和SmolVLA等。
RealMirror平台如何降低数据采集成本？
通过构建轻量级遥操作系统，优化数据传输，确保高频数据采集，降低了数据获取门槛。
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