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开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。

物理 AI 系统必须先了解现实世界，然后才能在其中发挥作用。机器人、智能汽车和智能空间需要了解其环境中发生的情况，预测接下来可能发生的情况，

基于真实世界演示训练机器人策略，不仅成本高、速度慢，还容易出现过拟合问题，进而限制其在不同任务与环境中的泛化能力。