ICRA 2026｜中兴开源RealMirror，为具身智能研发搭起普惠基座

在2026年国际机器人与自动化顶会（ICRA 2026）上，中兴通讯旗下ZTE Terminators Team正式发布并开源端到端仿真基座RealMirror平台。该平台针对性破解当前人形机器人VLA（通用肢体与操作）研究面临的数据采集成本高企、缺乏统一评测基准、Sim2Real鸿沟显著三大核心痛点，为具身智能研发搭建普惠化技术基座。

当人形机器人的灵巧手开始尝试精准拧动矿泉水瓶盖、组装微型电子元件时，具身智能的落地却卡在了研发环节的“拦路虎”上——在ICRA 2026的具身智能专题论坛现场，中兴通讯团队的一项调研数据显示，近70%的中小研发团队因成本、技术工具限制，无法开展系统性的人形机器人VLA研究。

数据采集成本高企：不同于大语言模型可直接复用互联网海量公开文本，具身智能的训练必须依赖机器人与物理世界的真实交互数据。每一次抓取、施力、调整姿势的试错，都需要真实机器人反复操作，不仅耗时数月甚至数年，设备损耗、场地成本也让中小团队望而却步，部分复杂场景的单次数据采集成本甚至超过10万元。

缺乏统一评测基准：当前人形机器人的评测无法像大模型那样通过离线数据集完成，必须依赖交互式迭代验证。但行业内尚未形成针对人形机器人双臂协同、灵巧手精细操作等核心特性的标准化评测体系，不同团队的研发成果难以横向对比，直接阻碍了技术的快速迭代。

Sim2Real鸿沟显著：传统仿真平台在视觉保真度、物理交互真实性上与现实存在明显偏差——比如仿真环境中机器人抓取光滑物体的摩擦力参数与现实偏差超30%，导致仿真训练的模型部署到真实机器人上时，成功率直接下降40%以上，研发团队不得不投入大量精力做适配优化。

中兴通讯推出的RealMirror平台，是一套面向具身智能的全流程仿真基座，从数据生成、评测验证到仿真迁移三个环节针对性破解上述痛点。

针对数据采集难题，RealMirror构建了高保真数字孪生环境，支持一键生成百万级多样本交互数据，无需真实机器人参与，成本仅为真实数据采集的1%；同时平台内置多维度数据增强工具，可通过调整光照、物体材质、环境布局等参数，快速扩展数据集的场景覆盖范围。

在评测基准层面，RealMirror内置了业界首个针对人形机器人VLA能力的标准化评测套件，涵盖双臂协同搬运、灵巧手精细操作、动态环境避障等12大类核心任务，支持自动生成量化评测报告，让不同研发团队的成果具备横向对比的统一标准。

为缩小Sim2Real鸿沟，RealMirror采用了基于物理引擎的高精度仿真技术，视觉渲染精度达到真实场景的95%以上，物理参数误差控制在5%以内；同时平台内置智能迁移适配工具，可自动调整仿真训练模型的参数，使其在真实机器人上的部署成功率提升至85%以上。

此次中兴选择将RealMirror平台完全开源，正是瞄准了具身智能研发的普惠化需求。此前，具备高保真仿真能力的平台多为头部企业或科研院所的内部工具，中小团队要么无法获取，要么需要支付高昂的授权费用，直接限制了行业的整体创新活力。

RealMirror的开源，不仅免费开放核心仿真引擎、数据生成工具和评测套件，还提供了完整的文档和入门教程，支持主流人形机器人模型的快速接入。据中兴团队透露，目前已有10余家国内中小研发团队提前接入测试版平台，研发效率平均提升了3倍以上。