美国麻省理工学院电脑科学与人工智慧实验室 (MIT CSAIL) 的研究人员，开发了一套名为 LucidSim 的新系统，利用生成式 AI 模型和物理模拟器，创造出更贴近现实世界的虚拟训练场，成功训练机器狗进行跑酷活动。

(source:MIT CSAIL)

研究人员利用 ChatGPT 生成数千个提示来打造LucidSim的运作环境，包含描述各种真实世界环境，包括不同天气、时间和照明条件。并将这些描述输入到一个系统中，将 3D 几何和物理数据映射到 AI 生成的图像上，创造出包含机器人轨迹的短影片。机器人则根据这些信息计算出要导航的物体（如盒子或楼梯）的高度、宽度和深度。

透过LucidSim，研究人员训练一只四足机器狗完成多项任务，包括寻找交通锥或足球，LucidSim 成功率达 100% 和 85%，而传统模拟训练的系统只有 70% 和 35%。此外，机器狗也可爬过盒子、上下楼梯，且完成所有楼梯攀爬试验，而传统系统只有 50% 的成功率。

未来，研究人员希??利用 LucidSim 训练人形机器人，这是一项更具挑战性的目标，包含计划将 LucidSim 应用於训练工厂和厨房中使用的机器手臂，这些手臂需要更高的灵活性和物理理解能力。

LucidSim 的出现，为机器人训练开启了新的可能性，未来或许能让机器人在完全虚拟的世界中学习，并应用於更广泛的领域。