- 首个统一系统：将物理机器人提升为与 GPU 同等的计算资源，打破硬件隔阂。
- ⚡️极致效率：全异步架构将真实世界训练吞吐量提升5.7 倍
- 异构协同：让不同品牌、不同构型的机器人（如 Franka + ARX）在同一模型下协同进化。
- 大模型支持：原生支持 VLA（如 PI0）的云边端在线微调。
- Code: https://github.com/RLinf/RLinf
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/2602.07837
01. 背景：当 AI 撞上物理世界的墙
在具身智能的浪潮中，我们已经见证了仿真训练的巨大成功。然而，当我们试图将智能带入真实世界时，却撞上了一堵看不见的墙：
- 时间无法加速：物理世界没有 100 倍速的快进键，数据采集极其昂贵。
- 系统支离破碎：训练在云端，控制在边缘，中间隔着不稳定的网络；机器人被视为难以管理的 “外设”，而非计算资源。
- 数据稍纵即逝：一旦发生故障或网络中断，昂贵的长序列数据往往付诸东流。
真实世界的策略学习（Real-World Policy Learning），不仅是算法的挑战，更是系统的挑战。
今天，我们正式介绍RLinf-USER—— 一个专为真实世界在线策略学习打造的统一且可扩展的系统。它不只是一个训练框架，更是连接数字大脑与物理躯体的 “神经系统”，是实现千台机器人物理世界策略进化的关键一环。