機器人學中最難的問題之一不是讓機器人移動，而是讓它們在模擬中學到的知識能在現實世界中運作。 無論虛擬環境多麼詳細，它都無法完全捕捉現實的混亂：摩擦變化、光線變化、不可預測的人類。 這種模擬與現實之間的差距被稱為模擬到現實的差距。團隊們正在通過更好的物理學、精確的傳感器校準以及混合模擬和現實數據的數據集來縮小這一差距。但即便如此，世界仍然嘈雜且不可預測：現實總是有最後的發言權。這正是CodecFlow所解決的問題。 通過結合標準化的操作符、共享的現實反饋迴路和自適應模擬管道，CodecFlow將模擬到現實的差距轉變為一個持續的學習過程，讓機器人在模擬中學到的知識在實際應用中真正有效。

自動化應該是普遍的。 但在實踐中，它很少如此。擴展操作員不僅僅是建立更智能的模型，而是創建對開發者和非技術用戶都有效的基礎設施。 CodecFlow 橋接了這個鴻溝。 它讓任何人都能在不寫一行代碼的情況下構建和管理操作員。與其逐步編寫邏輯，不如通過簡單的網頁儀表板來演示操作。 結果是：先進的自動化變得直觀、可及，並且可以由任何人部署，無論你是擴展複雜系統的建設者，還是自動化日常工作流程的團隊成員。

在CodecFlow，我們相信用戶體驗決定一切。 你可以建立世界上最先進的系統，但如果人們無法輕鬆使用它，那麼它就會失敗。 這就是為什麼我們選擇了@solana：快速、簡單，並且為所有用戶而建，而不僅僅是Web3原住民。 在這段影片中，我們的創始人解釋了為什麼消除摩擦是我們構建的核心。