CodecFlow 将数月的机器人训练设置转化为一个无缝的循环，将数据、仿真和部署结合在一个平台上。 插入任何模型，连接真实传感器，开始教机器人新技能，而无需重建整个系统。 在这里开始构建：

如果机器人要创造财富，协调而不是硬件才是真正的限制。 机器需要共享的上下文、实时数据和共同的语言，以便在规模上智能地行动。 CodecFlow正在构建这一层，让机器人学习、适应并作为一个系统运作。未来不仅是自主的，更是可互操作的。

机器人技术中最难的问题之一不是让机器人移动，而是让它们在模拟中学到的知识在现实世界中有效。 无论虚拟环境多么详细，它都无法完全捕捉现实的复杂性：摩擦变化、光线变化、不可预测的人类。 这种模拟与现实之间的差距被称为模拟到现实的差距。团队通过更好的物理学、精确的传感器校准以及混合模拟和现实世界数据的数据集来缩小这一差距。但即便如此，世界依然嘈杂且不可预测：现实总是有最后的决定权。这正是CodecFlow所解决的问题。 通过结合标准化的操作符、共享的现实反馈循环和自适应模拟管道，CodecFlow将模拟到现实的差距转变为一个持续的学习过程，使得机器人在模拟中学到的知识在实际应用中真正有效。