在现实世界中直接开展在线策略学习，是具身智能领域一个前景广阔却颇具挑战的方向。与仿真环境不同，现实世界中的系统无法随意加速、低成本重置或大规模复制，这使得可扩展的数据收集、异构部署以及长期有效的训练变得困难重重。这些挑战表明，现实世界中的策略学习不仅是一个算法问题，从根本上说更是一个系统问题。
近日，清华大学于超老师团队正式推出RLinf-USER，为行业解决了这一痛点！
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🌟 首个统一系统：将物理机器人提升为与 GPU 同等的计算资源，打破硬件隔阂。 -
⚡️ 极致效率：全异步架构将真实世界训练吞吐量提升 5.7 倍。 -
🤖 异构协同：让不同品牌、不同构型的机器人（如 Franka + ARX）在同一模型下协同进化。 -
🧠 大模型支持：原生支持 VLA（如PI0）的云边端在线微调。
Code: https://github.com/RLinf/RLinf
论文链接：https://arxiv.org/abs/2602.07837
01. 背景：当 AI 撞上物理世界的墙
在具身智能的浪潮中，我们已经见证了仿真训练的巨大成功。然而，当我们试图将智能带入真实世界时，却撞上了一堵看不见的墙：
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时间无法加速：物理世界没有 100 倍速的快进键，数据采集极其昂贵。 -
系统支离破碎：训练在云端，控制在边缘，中间隔着不稳定的网络；机器人被视为难以管理的“外设”，而非计算资源。 -
数据稍纵即逝：一旦发生故障或网络中断，昂贵的长序列数据往往付诸东流。
真实世界的策略学习（Real-World Policy Learning），不仅是算法的挑战，更是系统的挑战。
今天，我们正式介绍 RLinf-USER —— 一个专为真实世界在线策略学习打造的统一且可扩展的系统。它不只是一个训练框架，更是连接数字大脑与物理躯体的“神经系统”，是实现千台机器人物理世界策略进化的关键一环。
02. RLinf-USER 是什么？
RLinf-USER (Unified and Extensible SystEm for Real-World Online Policy Learning) 是基于 RLinf 基础设施构建的专用系统。它的核心理念只有一个：将物理世界的复杂性，封装为简洁的计算流。
系统设计：
🤖 设计1. 机器人即计算 (Robot as Compute)
RLinf首次提出“像使用GPU一样使用机器人”的概念。在 RLinf-USER 中，机器人不再是游离于集群之外的“设备”。通过统一硬件抽象层 (HAL)，物理机器人被虚拟化为与 GPU/TPU 同等的可调度资源。
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自动发现：像插上显卡一样，系统自动识别接入的机器人。 -
统一调度：无论是 7 自由度的机械臂，还是 4090 显卡，都在同一个资源池中被统一编排。
🌐 设计2. 云边端无缝协同 (Adaptive Cloud-Edge Link)
大模型在云端，机器人在边缘。RLinf-USER 构建了一个自适应通信平面：
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隧道穿透：无论机器人身处防火墙后还是复杂内网中，隧道技术都能建立直达云端的专线。 -
流量本地化：智能的分布式数据通道，只传输必要的训练样本，将海量原始观测数据截流在边缘，无惧带宽瓶颈。
学习框架设计：
⚡️ 设计3. 全异步进化引擎 (Fully Asynchronous Pipeline)
真实世界不能等待。传统的“采集-训练”同步循环会让机器人把大量时间浪费在等待计算上。 RLinf-USER 采用了全异步流水线设计：
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永不停歇：机器人在持续工作，GPU 在持续计算，网络在持续更新。三个进程完全解耦，互不等待。 -
极致吞吐：在 VLA 模型训练中，这种设计将整体吞吐量提升了 5.70 倍！这意味着在同样的物理时间内，你的机器人能多学 5 倍的经验。
💾 设计4. 数据的“时光机” (Persistent-Cache-Aware Buffer)
我们设计了持久化缓存感知缓冲区：
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无限记忆：打破内存限制，支持 TB 级甚至 PB 级的历史轨迹存储。 -
崩溃恢复：即使实验意外中断，数据和状态也能毫发无损，支持长达数周的连续训练。
🧠 设计5. 丰富的在线学习组件支持
USER在统一的接口下，支持了多样的学习组件，模块化的设计易于二次开发：
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模型支持：CNN model，Flow matching model，VLA（如PI0） -
算法支持：强化学习（如SAC、SAC Flow）、模仿学习（如HG-DAgger） -
奖励函数支持：规则奖励、人工奖励、奖励模型
03. 硬核实战：它能做到什么？
RLinf-USER 在5个真实任务中证明了效率和性能。
🏆 战绩一：VLA 大模型的在线进化
这是目前少有的支持 3B 参数 VLA 模型（PI0）在真实世界进行在线微调的系统。
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任务：桌面清理（Table Clean-up）—— 一个包含分类、抓取、放置、关盖的长序列任务。 -
结果：通过 HG-DAgger 算法，模型成功率从 45% 飙升至 80%。随着训练进行，人工干预次数显著下降，机器人逐渐学会了独立思考。
🤝 战绩二：异构机器人“大一统”
RLinf-USER 完成了一项极具挑战的实验：让两种完全不同的机器人一起学习。
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组合：高端的 7-DoF Franka 机械臂 + 低成本的 6-DoF ARX 机械臂。 -
效果：尽管它们的构型、关节数、摄像头参数截然不同，但在 USER 的统一抽象下，它们共同为一个策略贡献数据。最终，同一个模型学会了控制这两种截然不同的“身体”。
☁️ 战绩三：跨越千里的“云-边”协同
针对大模型训练算力在云端、机器人执行在边缘端的典型场景，RLinf-USER 克服了物理距离和网络隔离的障碍。
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挑战：训练节点位于北京（云端），而机器人和推理节点位于数千公里外的深圳（边缘端），中间隔着高延迟、带宽受限且复杂的公网环境。 -
效果：得益于 USER 的隧道网络技术（Tunneling-based Networking）和分布式数据通道，跨域通信的效率大幅提升。实验数据显示，在跨域部署下，单集（Episode）数据的生成时间缩短了约 3 倍（从 ~69秒 降至 ~22秒），实现了如同在局域网般流畅的远程分布式训练。
⏱️ 战绩四：异步vs同步架构速度的碾压
在经典的插孔（Peg Insertion）任务中：
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传统同步架构：收敛需要 8000+ 秒。 -
RLinf-USER：收敛仅需 约 1500 秒。
效率提升超过 5 倍，让原本漫长的训练过程变得立等可取。
💾 战绩五：打破“内存墙”，数据的无限记忆与极速吞吐
在真实世界长周期（Long-horizon）的训练中，数据是极其宝贵的资产。针对传统 Buffer “存不下”或“读得慢”的痛点，RLinf-USER 拒绝妥协。
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机制： RLinf-USER 独创了 **持久化缓存感知 Buffer (Persistent-Cache-Aware Buffer)**，通过智能索引机制，将海量历史数据异步落盘，同时在内存中保留高频热点数据（Cache）。 -
效果： 这是一个“鱼和熊掌兼得”的方案。实验评测显示，RLinf-USER 在提供 磁盘级“无限”容量（支持 TB 级历史数据回溯）的同时，实现了 显著优于纯磁盘存储的采样吞吐量。同样关键的是，它自带崩溃恢复能力，即使实验因故障意外中断，长期积累的宝贵数据也能毫发无损，随时重启“再战”。
04. 为什么选择 RLinf-USER？
如果说 ChatGPT 是 AI 在数字世界的里程碑，那么 RLinf-USER 致力于成为具身智能在物理世界的基石。
✅ 如果你是研究者：它兼容 CNN、Flow-based policy、VLA 等多种策略，支持 RL、IL、Human-in-the-loop 等各种算法。它将模型、算法等模块解耦，简化开发难度。
✅ 如果你是工程师：它提供了工业级的稳定性（崩溃恢复）和扩展性（自动硬件发现），让大规模机器人集群管理变得像管理服务器一样简单。
此时此刻，机器人不再只是外设。RLinf-USER，让智能真正“具身”。
写在最后
RLinf 发布半年，Github Star 2.5k+，得到了学术界和工业界的广泛认可，达成了多项战略合作，包括英伟达IssacLab、原力灵机Dexbotic等，更多家合作官宣也会尽快和大家见面。道阻且长，26年RLinf仍在为搭建更好的具身智能基础设施而努力，并持续做好可复现生态。
团队也开放招生和招聘，欢迎大家联系于超老师（邮件：zoeyuchao@gmail.com）
