伴随具身智能技术从仿真训练朝着物理世界部署迈进，一个关键瓶颈愈发明显地呈现出来，那就是：怎样才能够让AI算法于真实、繁杂且无法控制的环境里高效、可靠地开展在线策略学习呢？在2026年2月，RLinf团队正式发布了RLinf-USER系统，其目标在于为这一难题提供统一的工程性解决办法。
直面物理世界的复杂性
传统仿真训练跟真实世界有着极大差别，存在巨大鸿沟。传感器噪声、机械磨损、环境不断动态变化等不可确定因素，致使在实验室表现出色的算法很难直接进行部署。RLinf - USER系统不是简单的算法框架，而是一个把物理世界的复杂性包装成标准化计算流的工程系统。它专注于解决从数据采集、传输、存储一直到模型训练与部署的全链路困难问题，为大规模机器人策略进化建造基础设施。
机器人即计算资源
那个系统提出了一种革命性的理念，即“机器人即计算”。借助统一的硬件抽象层，也就是 HAL ，物理机器人被虚拟化成可调度的计算单元，其级别与 GPU 、 TPU 相同。这意味着开发者能够像调用云端算力那样，经由代码指令灵活且随意地调度处于不同地点的实体机器人去执行任务以及采集数据，极大程度地简化了大规模机器人集群的管理以及运维的复杂程度。
自适应云边端协同
大模型训练存在需用云端算力的情况，机器人执行设在边缘端，这是典型场景，针对此，RLinf - USER构建了自适应通信平面，该系统能够动态优化云端数据中心跟边缘机器人之间的数据传输，会有效应对网络延迟以及带宽波动等问题，在实际测试当中，该系统成功克服了跨地域部署带来的障碍，确保了训练指令以及数据回传具有稳定与高效的特性。
全异步进化引擎
不能等待真实世界的训练过程，RLinf - USER采用全异步流水线设计，彻底解耦了机器人的数据采集环节，也彻底解耦了机器人的模型训练环节，还彻底解耦了机器人的策略部署环节，机器人无需等待中央服务器完成训练更新就能持续进行探索，训练服务器也能够异步处理不断涌入的新数据，这一设计在插孔等任务中把整体训练效率提升了超过5倍。
持久化数据缓存系统
长周期任务会产生海量宝贵数据，传统经验回放缓冲区常常面临，容量不足或者读取速度慢的“内存墙”问题，RLinf-USER引入了持久化缓存感知缓冲区，把数据存储跟高速缓存智能结合，该系统在确保超大容量存储之际，借助智能预取等机制，达成了数据的高速吞吐以及平衡了存储成本与访问效率。
多场景实战验证
在多个真实任务当中，该系统已经获得验证，它成功地支持过30亿参数级别的视觉语言动作模型，在真实机器人之上开展在线微调，把任务成功率从45%提高到80%，除此之外，系统达成了异构机器人平台的统一训练，使形态和功能不一样的机器人可以共享学习经验，这些实践证实了该系统在提高学习效率和降低人工干预成本方面具有显著价值。
发布RLinf - USER之后，管理机器人集群正变得跟管理服务器集群一样便利。这套系统会不会成为促使具身智能从实验室迈向工厂、家庭乃至更广大物理世界的关键基础部分呢？欢迎在评论区分享你的看法，要是觉得本文有价值，请毫不吝啬地点赞并转发。
