仿真-真机相关性

Sim-to-Real Correlation (Pearson r)常用

衡量仿真评测成绩能否反映真机表现，常用皮尔逊相关系数 r 表示。

用仿真做评测前，要先确认仿真里分高的策略在真机上也强。常见做法是挑一组策略，分别在仿真和真机上测成功率，再算两组数字的皮尔逊相关系数 r（-1 到 1，越接近 1 越一致）。2024 年的 SIMPLER（SimplerEnv）论文用 RT-1、RT-1-X、Octo 等策略在 Google Robot 和 WidowX 上做了这类对比，并指出 r 只看线性拟合、看不出排名是否被搞反，因此另提出平均最大排名违背（MMRV，越低越好）。相关性高，仿真基准才能代替昂贵的真机测试挑模型；相关性低，仿真里的提升可能只是拟合了仿真器。