界面新闻记者 |
界面新闻编辑 | 彭朋
未来，人形机器人的运动功能研发周期，有望从数月缩短至数天，研发门槛也将一降再降。
2025年3月21日，作为国家级战略科技力量的重要部署，国家地方共建人形机器人创新中心（下称“国地中心”）联合上海大学、清华大学，共同发布具身智能仿真平台——“格物"。
“我们制作的是一个通用的智能运动底座，让机器人具备基本功能，其特点是简单易用，大幅降低了研发门槛，希望普通人甚至中小学生都能快速上手我们的平台。”上海大学副教授叶林奇对界面新闻表示。
“格物”平台的核心技术突破，在于集成了通用强化学习框架与模型自动化适配技术，一套代码可覆盖百余款机器人，新机器人导入即训练，无需重新编程。
国地中心首席科学家江磊强调，“格物”具身智能仿真平台是连接数字世界和物理世界的关键工具，特别是在推动人形机器人技术的进步方面。通过仿真平台，开发者能够更高效地进行机器人开发和训练，降低研发成本，从而加速人形机器人从实验室到实际应用的转化。
当前，不少人形机器人具备惊艳的运动功能。“宇树机器人已经学会了各种复杂的拟人化动作，比如功夫和舞蹈，它主要通过采集人类数据、模仿学习来实现，这代表了一种新的机器人的学习主义范式。”叶林奇说，具身智能将赋予机器人如同人类一样的感知、学习和环境交互能力。
人形机器人要学会走跑跳等运动，总共分几步？
据叶林奇介绍，具身智能学习的关键技术是仿真模型构建、仿真环境学习和仿真到实物迁移。机器人的预训练通常并非在机器人实体上进行，因为实体训练非常容易摔倒，给机器人带来损伤，维修成本高昂。因此，机器人学习的第一步是构建一个高保真模型，将机器人实体转化为虚拟模型，建模必须非常准确；第二步是在仿真环境中学习，考验的是高效学习的算法框架技术；第三步是将学习策略再从虚拟的模型中迁移到机器人实体上。
国地中心研发体系总监邢伯阳指出，2022年，英伟达推出ISAAC Lab平台，通过并行计算的方式加速了人形机器人在虚拟环境的发育速度，让人形机器人在该仿真平台上训练10分钟的效果，相当于人类在真实世界中训练10年的效果。该平台快速孵化了多款机器人模型，加速了机器人的仿真过程。
就在北京时间3月19日，英伟达正式发布了Isaac Groot（GROOT N1)，英伟达称，这是“世界首款开源的、可定制的通用人形机器人基础模型”。
邢伯阳指出，该模型的开源，再加上完整的合成数据生成与机器人学习管道，让人形机器人开发者可以在全球各个行业使用GROOT N1进行后期训练，“正如DeepSeek对人工智能产业的带动一样”。
但是，现有的仿真训练平台仍然存在学习门槛高、代码移植难、开发周期长以及安装要求高等问题。
“我们之前使用的就是英伟达的ISAAC平台，发现某些功能仍然受到限制，并不理想。该平台的算力由英伟达提供，我们已经习惯这个生态，尽管它存在一些问题，但我们不得不使用这个平台。”复旦大学信息学院助理院长陈涛对界面新闻举例称，ISAAC平台对开源模型算法的兼容性不强导致研发工作低效，缺少对三维场景的检测、定位和距离估计的功能，导致训练模型无法集成到仿真器中。
2024年2月，复旦自主研制人形机器人平台推出了第一代人形机器人“光华一号”，同年5月又推出了第二代，今年1月推出了最新的人形机器人“光华一号pro”版。该机器人可行走、可抓取、打篮球等。陈涛透露，在仿真训练环节，根据动作和算法程度，研发周期一般超过3个月。
他表示，当前研发团队重点关注“格物”平台的兼容性和细腻度。“机器人模型从仿真环境中获取的能力，是否可以高效且以最大准确率映射到物理世界中？”
考虑到前述研发痛点，“格物”仿真平台基于知名的低代码游戏开发开源平台Unity RL Playground强化学习框架，支持从仿真训练到真实硬件部署的全流程自动化。
叶林奇是“格物”具身智能仿真平台的核心开发者，与清华大学合作组建“清华-上大”机器艺术与具身智能实验室，培养具身智能领域高端人才。实验室聚焦机器人、具身智能及与艺术结合的前沿研究，已成功研制可重构四足、链传动/绳驱双足、视触觉感知抓取、模块化可重构、履带双臂排爆等多款机器人。
发布会上，“格物”平台亮出了多张王牌。
据叶林奇介绍，“格物”可实现一键式训练，用户仅需导入机器人模型（URDF文件），平台即可自动优化奖励函数并生成运动策略，将传统耗时数周的开发周期缩短至分钟级。
在兼容性上，“格物”支持支持双足、四足、轮式等多样化机器人形态，可自主切换行走、奔跑、跳跃等复杂动作，适应家庭服务、工业巡检、灾害救援等多场景需求。
“格物”平台还可开展极限性能测试，模拟极端地形、高速运动及重载环境，助力机器人设计优化与形态进化，显著提升硬件方案的可靠性与适应性。
“我们提供了一个专门的测试工具，可以探索机器人的性能极限，例如让它以最快速度奔跑，单腿站立、快速上楼梯等。我们探索它的不同构型，例如机器人腿长的变化可能对性能产生的影响，这样可以实时改变机器人的构型，在学习中探索出最优构型。”叶林奇说。
更关键的是从虚拟到现实的迁移——通过高精度状态对齐工具与在线学习模块，“格物”平台可确保仿真策略可快速部署至真实机器人，解决“虚拟与现实鸿沟”难题。
目前，“格物”已成功应用于多款机器人原型开发。在近期测试中，搭载该平台的双足机器人Tinker展示了稳健的行走与抗扰能力，四足机器人Go2则实现了敏捷跳跃与动态平衡控制。
“国内机器人具备非常惊艳的运动能力，我认为这远远不够，他们还缺乏持续学习的能力。”叶林奇说。
他指出，现有机器人模型在仿真环境学习之后，迁移到实物上便不再学习，只会重复之前学习过的动作，无法在真实环境中进行持续迭代和学习。未来机器人需要理解人类语言和人类思维方式，可以像人一样在真实或开放的环境中进行持续学习。
叶林奇表示正在探索在线学习的方式，在机器人真机上采集数据，在仿真的预训练基础上，通过实物数据进行微调，让机器人完成特定任务，持续更新迭代、提升性能。
3月20日，“格物”平台即将发布的预告信息，吸引了众多目光。一位关注机器人领域投资人对界面新闻表示，对于“格物”平台，其重点关注开源和成本。
江磊透露，未来将把“格物”平台放置在OpenLoong开源社区，并发布和更新相应的教程，搭建客服系统，每周举办一次OpenLoong线下分享会，让全球开发者可通过线上、线下交流快速掌握该平台。他表示，“格物”不仅是仿真工具，更是推动机器人技术民主化的基础设施。“我们期待与全球开发者共建开放生态，赋能各领域的智能化转型。”
“格物”的愿景是成为机器人强化学习领域的标杆平台，通过开源协作与模块化设计，降低技术门槛，吸引更多开发者加入创新行列。未来，平台将扩展至全身控制、多机协作等高级任务，并持续优化用户体验，助力中国在全球机器人竞赛中占据领先地位。
去年，长江证券发表研报称，目前人形机器人厂商已经开始降本行动，国内规模化优势明显，对于实现量产的零部件具备良好的降本能力，可以适配全球人形机器人量产释放节奏和降本要求。
如今，除了硬件，运动训练这个核心研发环节将大幅降低成本。
长江证券机械行业联席首席分析师倪蕤认为，当前人形机器人技术的发展与十多年前中国新能源产业初期的情形相似，处于一个快速增长的阶段。类似于2009至2010年新能源车行业在政策推动下迎来的转折，人形机器人产业也将迎来类似的突破，尤其是在技术突破和政策扶持的推动下。
倪蕤以特斯拉的案例强调，新能源车行业的快速崛起得益于政策支持、技术优化和成本下降，这也将是人形机器人产业发展的未来趋势。
“新能源车行业从政策扶持到市场接受的过程，为人形机器人产业提供了重要启示。”倪蕤说。随着政策和技术的推动，人形机器人将逐步实现产业化，并在多个领域如家居、服务和工业中找到应用场景。未来的人形机器人产业将经历从技术积累到广泛应用的跨越，并随着技术的不断成熟和市场需求的扩大，成为全球重要的产业之一。
评论