Sim-to-Real 迁移实战：跨越物理 AI 的 Reality Gap，让仿真模型在真实世界落地
深入分析Sim-to-Real迁移的核心方法论——Domain Randomization、System Identification、Domain Adaptation与System-in-the-Loop训练，并给出可落地的工程实践代码。
Sim to Real
世界模型元年：AI正在从"理解语言"进化为"理解物理世界"
2026年，"世界模型"从一个学术冷词成为AI产业头号热词。从商汤Kairos 3.1到英伟达Cosmos 3，从LeCun的JEPA到星源智的ω-EVA，四大技术路线激烈博弈，共同推动AI从语言理解迈向物理世界的认知与交互。
Agent模拟与环境工程：从虚拟世界构建到测试床系统化工程
系统化构建Agent工程的模拟与环境基础设施——覆盖模拟环境的三层架构（世界模型/Agent模型/交互模型）、高保真虚拟世界的构建技术、仿真测试床的设计与实现、多Agent博弈模拟、模拟到现实的迁移策略（Sim-to-Real）、环境复杂度分级体系、以及基于模拟的Agent评估方法论，为Agent在安全可控的虚拟空间中进化提供完整的工程框架。
