ai2thor

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AI2-THOR 是近年来大量具身智能研究实际训练和评测的场所，对于需要在室内场景中感知并行动的研究者来说，它常常是第一个值得尝试的平台。房间采用接近照片级真实的 Unity 环境，包含数千个可交互对象，而交互远不止于导航：抽屉和门可以开合，灯光可以切换，多个智能体还能共处同一场景。同一套代码库下拆分出 iTHOR（用于具身常识推理）、RoboTHOR（面向 LoCoBot 的仿真到现实迁移）以及 ManipulaTHOR（机械臂操作），一次安装即可覆盖该领域多数常见工作负载。完整的 Python 接口加上适合集群使用的无头渲染，让大规模训练变得切实可行；大量基于它发表的论文也意味着你很少需要从零起步。如果你想开发能在逼真家居环境中推理并完成物理操作的智能体原型，这个平台把场景资产、物理引擎和评测工具都打包好了，省去自行拼装的麻烦。