科創板日報
2025-02-06 
宇樹機器人可模仿C羅、科比！英偉達新模型賦予更強行動力
繼黃仁勛在英偉達年會上表演熱門舞蹈APT后，機器人也能跳這支舞了，表演者為宇樹科技G1人形機器人。
不僅如此，英偉達團隊還展示了能模仿C羅、詹姆斯和科比的G1人形機器人。
這些動作均為慢動作演示，基于一個名為ASAP（Aligning Simulation and Real Physics，對齊模擬與真實物理）的real2sim2real模型，由卡內基梅隆大學（CMU）和英偉達的研究團隊共同提出，可運用強化學習和真實世界的數據來訓練delta動作模型，有效縮小了仿真與現實之間的差距，讓人形機器人掌握非常流暢且動感的全身控制動作。
該項目的論文和代碼已開源，華人學者依然占據相關論文的大部分作者席位。
新模型如何讓機器人擁有更強的行動能力？
據英偉達高級研究科學家Jim Fan介紹，ASAP采用了“真實→仿真→真實”方法，“在網上看到的多數機器人演示視頻都是經過加速處理的，而我們特意放慢動作速度，讓你能清晰觀賞每個流暢的動作細節?！?/p>
訓練過程主要可拆解成兩步：
1、在仿真環境對機器人進行預訓練
在預訓練階段，研究團隊將真人運動視頻作為數據來源，在仿真環境中訓練動作跟蹤策略。先將這些運動數據重定向到人形機器人上，然后訓練一個基于相位條件的運動跟蹤策略，讓機器人模仿重定向后的動作。隨后，在仿真環境中回放這些數據，動力學差異就會以跟蹤誤差的形式表現出來。
2、后訓練階段進一步校準機器人動作
訓練一個delta動作模型，通過縮小真實世界和仿真狀態的差異，學習如何補償這些偏差，縮小仿真環境和真實世界中的動力學差異。然后，ASAP把這個delta動作模型集成到仿真器中，對預訓練策略進行微調，讓它和現實世界的動力學更匹配。
ASAP框架的意義或在于優化機器人訓練成本，在仿真虛擬環境中訓練出來的機器人也能解鎖真實世界的物理動態。Jim Fan表示，通過額外神經網絡學習差異參數，本質上是對傳統物理引擎進行“動態校準”，使機器人能依托GPU的并行計算能力，在仿真環境中獲得近乎真實的大規模訓練體驗，“未來屬于混合仿真時代?！彼€樂觀表示，2030年的“人形機器人奧運會”會很精彩。
英偉達已經成立GEAR（通用智能體研究實驗室）并入股FigureAI，從軟件平臺到硬件本體，全面切入人形機器人賽道。
在今年1月剛剛結束的2025 CES上，黃仁勛發布開幕演講稱“通用機器人領域的ChatGPT時刻即將到來”，英偉達正在積極推動機器人技術的發展，致力于打造全方位的機器人生態系統。
同月，黃仁勛在北京參加例行年會時，會見了多家國內頭部機器人公司的代表，宇樹科技CEO王興興、銀河通用創始人兼CTO王鶴、深涌智能Emerging AI創始人黃可鋮等創業者皆到場，到場的機器人企業還包括逐際動力、加速進化等。
英偉達機器人技術業務副總裁Deepu Talla一行還在1月份到訪了北京國家地方共建具身智能機器人創新中心。
宇樹H1人形機器人則在2025央視春晚中表演了扭秧歌，展現良好運控性能及AI訓練成果。
東吳證券表示，機器人當前類比2014年電動車，即將量產，開啟10年產業大周期。并且，電動車與機器人均由特斯拉引領，初創公司和人工智能在人形機器人領域布局激進，與特斯拉差距縮小，如華為、英偉達、智元、宇樹等，投資主線從1放大至1+N。
該機構進一步表示，最看好三個方向：
1）綁定龍頭供應鏈：特斯拉人形機器人進展最確定，產品性能軟硬件最優，放量最早，特斯拉供應鏈彈性最大。其次為潛力廠商，如英偉達、華為（或提供整體解決方案授權方式）、智元、宇樹等；
2）壁壘最高的核心環節：零部件來看，壁壘排序滾柱絲杠>傳感器>諧波減速器>空心杯電機；
3）產業趨勢和方向：靈巧手方案變化、傳感器方案變化。
（文章來源：科創板日報）
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