刚开工的宇树机器人引起热议 一
今年过年最引人注目的科技企业，除了服务繁忙的DeepSeek，就是让人们回忆起扭秧歌的宇树科技了。
就在最近的春节假期里，他们联手英伟达和卡内基梅隆大学团队，用宇树的G1机器人复刻了科比的篮球动作，一时间引起了广泛的关注和讨论。
那么，这次展示背后的技术到底有何独到之处呢？让我们一起来探究一番。
要了解这次展示的核心技术，必须先对当前的机器人训练方式有一个大致的认识。
虽然给机器人编程已经不是什么新鲜事，但如何让机器人像人一样灵活、敏捷地完成任务却一直是科研人员面临的挑战。
传统的机器人训练方式主要分为两种：系统识别（SystemIdentification）和域随机化（DomainRandomization）。
但两者都存在显著的缺点。
系统识别的方式需要大量的参数调整，模拟出真实的机器人运动模型。
然而这个过程既耗时又需要专业人士进行精细调整。
即使模型在虚拟环境中表现得尽善尽美，到了真实场景中也会因为各种不可预测的因素而显得力不从心。
这就好比在NBA2K游戏中练出的篮球高手，现实中可能连球都运不利索。
而域随机化的方法则试图通过让机器人在各种极端环境中自行迭代，找到最优策略。
虽然听起来颇具创新性，但实际上更像是盲人摸象，难以真正掌握全面规律。
而且机器人的动作常常过于保守、僵硬，无法完成复杂的动作。
就在这样的背景下，宇树科技与英伟达团队联手，提出了一种全新的机器人训练方法：对齐仿真与真实物理框架（ASAP: AlIGNing Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Skills）。
这一技术的核心在于结合模拟和现实的优点，解决传统方法的痛点。
他们通过运动重建工具TRAM，从视频等媒体中扒取出人类运动的三维轨迹数据。
这些数据被用于训练一个基于相位的运动跟踪策略。
简单来说，就是让机器人先通过模拟环境进行预习，学习精确模仿人类动作数据。
这一步大大缩短了机器人学习新技能的时间。
接下来是实战演练阶段。
虽然模拟环境中的数据已经相当接近现实，但真实环境中的物理特性、参数维度仍然难以完全模拟。
于是工程师们利用机器人身上的传感器收集现实中的数据，并与模拟数据进行对比。
通过强化学习的方法，训练出一个残差动作模型，对模拟中的误差进行修正。
这一步实现了机器人动作的精确性和灵活性。
这一技术的优势在于将模拟和现实的优点相结合，既能在短时间内让机器人学会新技能，又能保证机器人在真实环境中的表现接近人类水平。
这对于机器人技术、AI、自动驾驶等领域都具有重大意义。
它不仅大大节省了工程师们研发时间，更提高了机器人的实际应用能力。
这一技术无疑是一种颠覆性的创新。
值得一提的是，这一技术的背后团队包括了英伟达GEAR团队的成员、卡内基梅隆大学的专家学者以及国内企业宇树科技的研发人员。
特别是B站up主何泰然这位才华横溢的年轻人凭借其儿时梦想化为现实的勇气和智慧赢得了大众的称赞和敬仰。
他用创新思维打破了现实的边界为人们展示了一个充满无限可能的未来世界。
他的故事不仅鼓舞着每一个有志于科技领域的年轻人也让我们看到了科技发展的无限潜力与美好前景！
相关标签： 机器人、 科比·布莱恩特、 乔丹、 模拟器、 动作、 宇树、
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