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📰 中国具身智能迈向“真人级”应用_数字快讯_数字中国建设峰会

近日，中国人形机器人在高动态运动控制、实时自主决策等方面实现突破，展现从“机械执行”到“自主思考”的跨越。无脚本、无特效的视频中，机器人在网球对打中奔跑、判断、挥拍，正手击球成功率超90%，20局对拉无明显疲态，时速对来球可在0.1秒内锁定，显示出强大的运动适应与稳定性。北京银河通用机器人提出的“LATENT”智能规控算法，为机器人装上“运动小脑”，无需高成本动捕数据即可自主学习运动逻辑。未来目标包括达到专业水平的半马成绩，开放环境自主奔跑难度相当于无人驾驶；在数据与场景方面，创新中心建立了覆盖家居、商超、办公等30余场景的训练基地，形成国内规模最大、数据合格率超95%的训练体系，开源数据集Robomind下载量超过200万次。当前挑战是泛化能力不足，需通过扩展数据规模、多样性以及合成数据与真机实采相结合提升数据精度，并加强算法研发，以提升机器人在陌生环境下完成任意任务的成功率。

🏷️ #具身智能 #自主决策 #数据训练 #泛化能力 #开源数据

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📰 AI星球 | “数字表亲”公司光轮智能联手李飞飞

光轮智能与WorldLabs的深度合作聚焦仿真评测的规模化难题。随着机器人模型能力提升，评测成为瓶颈，真实世界测试成本高、速度慢且难以复现，仿真成为可行路径。团队坚持不追求完美复刻，而是创建物理合理、结构代表性的仿真环境，降低成本并提升泛化能力。
在斯坦福SVL提出的数字表亲概念中，不追求完美复刻，而是通过物理合理与变体扩展提升泛化。数字孪生往往对应单一场景，成本高、扩展性差，而数字表亲可低成本快速衍生大量变体，灵活调整光照、布局和物体配置，形成更鲁棒的评测体系。
此次合作中Marble平台的3D场景生成能力与光轮智能的技术体系实现互补，并入英伟达技术指南，促进更多机器人团队采用。光轮智能被视为嵌入式物理AI基础设施的领军者，参与英伟达仿真系统底层共建及Newton物理引擎早期验证，与WorldLabs共同推动评测向标准化的体系演进。

🏷️ #数字表亲 #物理仿真 #泛化能力 #规模化评测 #英伟达指南

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