现场不会按仿真设定运行
墙角的遮挡、地面的反光、临时堆放的物料，都可能改变一条看起来可行的路径。
具身智能｜R2S2R
REAL SPACE / TRAINING ENVIRONMENT / FIELD OPERATION让机器人在真实世界里学会工作
机器人要在真实世界里工作，训练就不能只停留在一张理想化的地图上。
YUANQEE 从真实空间出发，把现场带入训练和评测，再把验证过的任务带回现场。3DGS、4DGS、机器人、传感器与仿真工具，在同一条 R2S2R 工作线上连接起来。
01
从现场开始
空间的尺度、遮挡和变化，决定机器人能否完成任务。
02
连接训练与运行
R2S2R 把目标空间带进训练，再把结果带回现场。
03
为 Physical AI 准备空间基础
3DGS、4DGS、机器人、传感器与仿真工具可以逐步接入。
从真实空间开始
机器人的训练场，应该尽可能接近它要去的地方
合成环境可以帮助团队快速开始，但现场的通道、材质、光照、障碍和临时变化，最终还是要靠真实空间来说明。
先让机器人看懂它要去的地方，再谈它能在那里做什么。空间资料要能被查看、理解、计算，也要能回到具体的训练和部署工作中。
为什么真实空间重要01 02 03
真实世界不会按仿真设定运行
机器人面对的是一个有尺度、有材质、会变化的环境。空间资料越接近目标现场，训练和评测才越有参考价值。
空间关系需要被准确表达
机器人需要知道自己在哪里，也需要理解目标、障碍、通道和可操作区域之间的关系。
部署前需要可以复核的依据
在目标场景中反复检查任务、路径和传感器视角，才能更早发现进场后才会遇到的问题。
为什么要复刻真实空间
不是做一个像真的模型，而是把机器人要面对的现场带进训练
真实空间的价值，不在于把现场做成一个更漂亮的 3D 模型，而在于把通道、尺度、遮挡、材质和正在发生的变化保留下来。
这样，团队可以在机器人进入现场前，先验证它能不能找到路、认出目标、避开障碍，并提前发现部署后才会暴露的问题。
REAL-WORLD TRAINING
把机器人要面对的世界先复刻出来，训练和部署才有共同的依据。
同一份空间资料可以被人查看，也可以进入训练、评测和现场协作。它连接的不是一个展示页面，而是机器人从准备进入现场到真正开始工作的全过程。
下面的视频只展示当前阶段的研发与验证成果。空间智能是 Physical AI 的基础01 02 03
让机器人可以理解并使用真实空间
Physical AI 需要的不只是一段动作指令。它还需要知道自己所处的空间、正在面对的对象，以及动作会带来什么结果。
空间表达
让机器人知道自己在哪里
3DGS 和 4DGS 记录现场的视角、尺度与变化，为定位、感知和场景理解提供空间参照。
任务理解
让任务放回真实关系中
把目标、障碍、通道和可操作区域放在同一份空间资料里，帮助任务编排与评测建立共同依据。
持续更新
让训练资料跟上现场
空间会变化，任务也会变化。运行记录可以帮助团队回看现场，并决定下一轮需要更新什么。
从真实空间出发，再回到真实空间01 02 03 04 05
一条可以回看、检查和继续更新的工作线
空间数据、任务设置和运行结果留在同一条链路上，方便团队在下一轮工作中继续使用。
采集目标现场
记录机器人要去的空间、设备、传感器视角和任务对象。
建立空间资料
用照片、视频、点云或其他多模态数据，生成带有尺度和空间关系的场景。
接入机器人与传感器
让机器人、RGB / Depth 传感器、关键对象和场景共享同一套空间参照。
在目标场景中训练与评测
设置目标、路径和约束，反复运行任务，比较结果并记录问题。
回到现场持续验证
把验证过的任务带回真实环境，用运行记录更新空间资料与评测依据。
从一个具体任务开始
先选一种机器人，再选一处现场
不同机器人、空间和任务，需要不同的采集方式、训练工具和接入范围。
应用场景
人形机器人与移动操作
在真实室内和作业空间中，验证导航、避障和任务动作。
应用场景
仓储与园区移动机器人
围绕通道、货位和临时障碍，检查定位、路径和安全边界。
应用场景
工业巡检与制造现场
把厂房、产线和设备区带入训练与复核，提前发现进场后才会遇到的问题。
应用场景
应急管理与现场处置
在灾害和事故现场快速整理空间资料，辅助风险判断、远程协同、机器人或无人机进入，以及过程复盘。
当前能力边界
把已经具备的能力和仍在研发的方向分开说明
有些能力已经可以进入项目验证，有些仍处在技术研究阶段。我们会在合作开始前明确数据条件、接入范围和交付方式。
3DGS 空间重建技术成熟
持续迭代空间重建与在线查看能力，逐步服务更多真实空间任务。
4DGS 空间变化表达即将发布，敬请期待
研究动态空间和时间变化如何进入空间资料与任务判断。
Spatial Training Studio即将发布，敬请期待
正在验证场景、机器人、传感器和任务的导入与运行。
ROS2 / Isaac Sim 接入技术验证
已有 Demo，具体接入范围根据机器人、传感器和任务接口确认。
R2S2R 与 Physical AI即将发布，敬请期待
研究真实空间、任务数据和现场运行如何衔接。
空间重建、定位与理解即将发布，敬请期待
持续研究空间重建、定位、理解和变化分析能力。
FAQ
开始之前，先了解几个问题
现场需要准备什么？
照片、视频、点云或其他多模态记录都可以作为起点。采集方式取决于空间大小、机器人任务和传感器条件。
Spatial Training Studio 现在能做什么？
目前可以导入 3DGS 场景、Mesh、机器人和 RGB / Depth 传感器，编排任务并做基础仿真检查。产品仍在研发。
支持 ROS2 和 Isaac Sim 吗？
我们已有技术验证 Demo。能接到什么程度，要看机器人型号、传感器、仿真环境和任务接口。
仿真结果能直接用于现场吗？
不能直接画等号。部署前仍要在目标场景和真实设备上做任务与安全检查，再确定上线方式。
应急管理场景可以怎么开始？
可以从一处具体现场开始，先确认采集方式、空间资料、协同查看和后续机器人或无人机接入的需求。