सिमुलेशन ऐसे रोबोटिक्स डेटा को उत्पन्न कर सकता है जिसका पैमाना भौतिक हार्डवेयर आसानी से नहीं मिला सकता। लेकिन एक स्पष्ट समस्या है। वास्तविक दुनिया एक सिमुलेटर नहीं है। प्रकाश का बदलाव होता है। वस्तुएँ अप्रत्याशित तरीके से चलती हैं। घर्षण अलग होता है। लोग हस्तक्षेप करते हैं। वातावरण अव्यवस्थित होते हैं। इसीलिए मुझे लगता है कि सिम से रियल एक अत्यंत महत्वपूर्ण परीक्षण है @axisrobotics के लिए। मिलियनों सिमुलेटेड ट्रैजेक्टरीज का उत्पादन पैमाने को दर्शाता है। लेकिन कठिन प्रश्न यह है कि क्या इस पाइपलाइन से बनाया गया प्रशिक्षण अंततः सिमुलेशन के बाहर रोबोट के व्यवहार में सुधार करता है। यहीं पर फिजिकल AI कठोर हो जाता है। एक मॉडल नियंत्रित वातावरण के भीतर प्रभावशाली दिख सकता है और फिर भी वास्तविकता में कुछ अप्रत्याशित चीज़ आने पर विफल हो सकता है। सिमुलेशन पैमाने की समस्या का कुछ हिस्सा हल कर सकता है। सिमुलेशन और वास्तविकता के बीच के अंतर को समाप्त करना तय करता है कि इस पैमाने की मूल्यवत्ता अंततः कितनी होगी।