总结

day1发布AgiBotWorld2026数据集
day2发布Genie_sim，根据提示词生成场景（但是演示中没用哈哈）
day3GO -2 具身基座大模型
day4发布GE-Sim 2.0 无限生成场景（问：跟day2有什么区别）
day5发布Genie studio，重建孪生场景，建立并验证工作流。
（数据集+训练）+具身模型+（场景生成器1.0/2.0+训练）+孪生场景工作流验证 = 一键部署生产落地

day5

1、发布了genie studio复杂工作流仿真。
具体功能页面：Genie studio官方地址
主要功能：位姿调整（位控、力控）、RL模型推理、VLA模型推理、末端执行、高精度导航。可以拖动，执行工作流。可以拖动算子，作为完整的工作流。

问题：这个仿真场景的编辑器是如何实现的。看招聘需求是基于Mujoco、isaac、isaac、Newton、P有Bullet、Gazebo、Drake，使用URDF/SDF仿真模型进行二开。

问了豆师傅，确定答案：
Genie Sim 3.0 一站式机器人仿真平台；
技术路线：
1、平台原生基于 NVIDIA Isaac Sim 机器人仿真引擎二次深度定制；
2、高保真数字孪生重建技术路线（图片虚实对齐的核心）
3、针对工业产线、设备环境的毫米级真实场景复刻，采用「激光扫描 + 神经高斯重建 + 视觉生成」融合方案：
3-1：真实场景端采集
用 MetaCam 手持 3D 激光扫描仪，同步采集真实车间的RGB 图像、360° LiDAR 激光点云、厘米级 RTK 空间定位、设备位姿参数，完整捕获产线机柜、货架、工位布局、机械结构的全部几何信息。
3-2：高精度三维重建
深度融合 3D Gaussian Splatting（3D 高斯溅射）神经渲染 + NVIDIA DiFusion 3D 视觉生成技术，把真实采集的点云、图像数据，转化为照片级视觉真实感 + 物理刚体精确匹配的仿真数字资产。
实现效果：真实产线的设备尺寸、空间位姿、碰撞边界、工装结构，在仿真环境里毫米级复刻，也就是你图里左右两图场景布局、设备结构完全一一对应的根源。
3-3：多模态原生虚实对齐
仿真环境原生同步输出 RGB 视觉、深度图、激光雷达点云、机器人 6D 关节位姿数据，和真实机器人相机、传感器输出格式完全同源，从数据源层面抹平虚实视觉差异。
4、LLM 大模型驱动的场景智能生成路线
自然语言指令即可快速生成、修改工业作业场景，把传统 3D 建模的小时级环境搭建，压缩到分钟级；
配套 AgiBot Digital World 大规模物体资产库，内置 6000 + 工业零件、工装、产线设备模板，支持作业场景快速泛化扩展
5、全链路 Sim2Real 虚实迁移核心技术（本次演示的终极目标）
5-1：动作像素级闭环建模
将人形机器人全身 6D 关节位姿、末端执行器行程，与仿真图像像素做精准映射编码，对抓取、对位、设备操作、避障、碰撞约束等所有工业作业动作，做统一的动力学建模。
5-2：零样本虚实迁移机制
仿真环境中训练、验证完成的机器人作业策略，无需真机微调、直接一键部署到真实机器人；官方实测仿真环境与真实真机的任务评测误差＜10%，工业抓取场景可实现仿真训练→真机 100% 作业成功率。
5-3：数据闭环飞轮
真机运行的真实作业数据回流仿真平台，反向优化仿真环境物理参数、补充场景样本，持续缩小虚实差距，形成「仿真训练→真机部署→真实数据回流→仿真迭代」的永久进化闭环。
总结：自研仿真器，三维环境重建、环境场景自然语言编辑、虚实对齐。最终sim2real仿真，做到无需现场真机调试，直接搭建仿真流程，一键部署生产

day4

day4智元官方公众号详解
项目主页

开场先show了代码。import了world_simlator，然后调用函数set_task，让其生成场景：两个蜡烛（two_candle_03）,任务描述是：使用一个蜡烛，点燃另一个（light a candle from another）。
然后执行一个循环，在world_simlator的每一步，都输出【强化学习奖励分数】

仿真过程中，右上方显示7个joint关节以及夹爪的实时位姿。
下方显示奖励分数。横轴是时间 time (s)，纵轴 success prob = 任务成功概率。
总结：无限生成场景、机器人自主 RL 自学通用能力，解决数据荒；内置大模型自动预测奖励，零人工奖励工程

day3

展示了GO -2 具身基座大模型，按照自然语言可以执行指令。但是视频中没有显示太多细节。可以注意到机器人头部跟左右手都有相机。

day2

展示了仿真genie_sim软件
首先展示了软件，展示了场景的分类：room（家庭室内）、office（办公场所）、restaurant(旅馆)、Factory（工厂）、supermarket（超市）、warehouse（仓库）、mansion（豪宅）

接下来展示了提示词（为啥非得是英文）：

提示词：
Ultra-luxury mansion, interior —double-height living room with coffered ceiling,
floor-to-ceiling pocket-sliding glass walls,book-matched marble floor,
 blown-glass chandelier,U-shaped sofa facing micro-LED art screen,
 hidden wet bar in fluted walnut,golden-hour sunlight
 翻译：
 超豪华顶奢宅邸，室内场景 
 ——挑高双层通高客厅，搭配格构镶板吊顶；
 落地式隐藏推拉玻璃幕墙；对纹拼接大理石地面；
 手工吹制玻璃吊灯；U 型环抱沙发，
 正对微型 LED 艺术大屏；竖纹胡桃木饰面内嵌式隐藏水吧台；黄金时刻暖调自然光。

可以看到生成的效果，确实带劲：

然后展示了仿真工具的基本功能（暂时看不懂）：
指令跟随、空间理解、操作执行、扰动适应、sim2real
然后展示了与RLinf的并行训练。【RLinf：清华开源、面向机器人 / 具身智能的强化学习统一训练基础设施框架，地址：RLinf官方文档】

可惜机器人也没在上边生成的豪宅场景里跑，而是在下边的厂房里面仿真。。有点怀疑是不是真的有用？？

最后展示了项目的位置：genie_sim

day1

太敷衍了，写的是【开源具身数据集AGIBOT WORLD】，但是没给地址。
还好有万能的豆师傅，数据的官网地址：AGIBOT WORLD官网
Alpha 精简版 9.2w 轨迹，8.5T
Beta 完整版（100w+ 轨迹，43.8T）
最新 2026 新版 AgiBotWorld2026（4 月新开源，含仿真孪生数据）
（含真机采集 + 数字孪生仿真 1:1 场景数据，对你机器人仿真训练直接可用）
GitHub 官方代码仓库（加载脚本、数据解析、GO-1 机器人基座模型、评测 benchmark）
（内含：数据集读取接口、dataloader、预处理代码、训练示例、任务清单、论文引用）
国内高速镜像
最新的2026版中，智元全新迭代，自带数字孪生仿真场景复刻数据，RGB-D、触觉、关节态、力控全量标注，完美对接 Isaac Lab/Mujoco 等仿真环境训练，是你做仿真→真机迁移、RL 训练 benchmark最合适的版本。

然后又写了有【五大主题】，实际视频拍着拍着DAY2-5忘记这茬子事儿了。。

总结流程：

GE-Sim 2.0 世界模型（DAY4）
↓
机器人在AI虚拟世界里自主强化学习，自学点火/抓取/操作等通用技能
↓
通用策略输入 Day3 GO-2 具身基座大模型
↓
导入 Day2 Genie Sim 3.0 真实产线数字孪生环境做精准适配验证
↓
Genie Studio (Day5)零代码打包 → 真机机器人一键部署落地
↓
真机真实作业数据回流 → 反向优化GE-Sim世界模型，持续进化