模拟到现实迁移（Sim-to-Real Transfer）是指将在虚拟仿真环境中训练的人工智能模型迁移到现实世界应用的技术过程。这种技术通过构建高保真的数字孪生环境，让智能体在模拟器中完成大量低成本、高效率的训练，再通过领域适应、系统辨识等方法缩小仿真与现实的差异，最终实现模型在物理世界的稳定部署。其核心挑战在于解决仿真环境与真实世界之间存在的「现实差距」（Reality Gap）问题，包括传感器噪声、物理参数偏差等系统性差异。
在具身智能产品开发中，模拟到现实迁移技术显著降低了机器人训练的成本与风险。以工业机械臂为例，开发者可先在包含各种碰撞模型的虚拟工厂中训练抓取算法，再通过动态域随机化技术增强模型鲁棒性，最终将训练好的策略部署到真实产线。当前前沿研究如NVIDIA的Isaac Sim仿真平台已能实现毫米级精度的物理模拟，而Meta的Habitat3D则专注于室内导航任务的跨模态迁移，这些技术正在推动自动驾驶、服务机器人等领域的快速落地。