为什么 MuJoCo 是具身智能的关键技术？ MuJoCo （ Multi-Joint dynamics with Contact ）不仅仅是⼀个物理仿真引擎，它更是连接虚拟世界与 现实世界的重要桥梁。在具身智能的技术⽣态中， MuJoCo 扮演着⾄关重要的角色，它为机器⼈学 习提供了⼀个⾼保真、⾼效率的训练环境。 当我们谈论机器⼈学习时，⼀个核⼼问题是：如何让机器人在不损坏昂贵硬件的情况下，快速掌握 复杂的运动技能？传统的⽅法是在真实机器人上进行大量试错，但这种方式不仅成本高昂，而且效 率低下，甚至可能存在安全风险。MuJoCo的出现彻底改变了这⼀现状。 通过 MuJoCo ，研究者可以构建⾼度逼真的虚拟机器人和环境，让 AI 系统在仿真中进⾏数百万次的 试验 和学习。这种方法的优势是显而易见的：首先，仿真速度可以比现实时间快数百倍，大大加速 了学习 过程；其次，在虚拟环境中，机器人可以尝试各种极端情况⽽不⽤担⼼硬件损坏；最重要的 是，通过精⼼设计的域随机化技术，在仿真中训练的策略可以成功迁移到真实世界中。 MuJoCo 的技术优势体现在多个方面。它采用了先进的接触动⼒学算法，能够精确模拟机器⼈与环境 的复 ...

在近20年AI发展的路线上，我们正站在⼀个前所未有的转折点。从早期的符号推理到深度学习的突破，再到 如今⼤语⾔模型的惊艳表现， AI 技术的每⼀次⻜跃都在重新定义着⼈类与机器的关系。⽽如今，具身智能正 在全面崛起。 想象⼀下这样的场景：⼀个机器⼈不仅能够理解你的语⾔指令，还能在复杂的现实环境中灵活移动，精确操作 各种物体，甚⾄在⾯对突发情况时做出智能决策。这不再是科幻电影中的幻想，⽽是正在快速成为现实的技术 ⾰命。从Tesla的Optimus⼈形机器⼈到Boston Dynamics的Atlas，从OpenAI的机械⼿到Google的RT-X项⽬，全 球顶尖的科技公司都在竞相布局这⼀颠覆性领域。具身智能的核⼼理念在于让AI系统不仅拥有"⼤脑"，更要拥 有能够感知和改变物理世界的"身体"。这种AI不再局限于虚拟的数字空间，⽽是能够真正理解物理定律、掌握 运动技能、适应复杂环境。它们可以在⼯⼚中进⾏精密装配，在医院⾥协助⼿术操作，在家庭中提供贴⼼服 务，在危险环境中执⾏救援任务。这种技术的潜在影响⼒是⾰命性的：它将彻底改变制造业、服务业、医疗健 康、太空探索等⼏乎所有⾏业。 从顶级会议ICRA 、IROS到Neu ...

"AI 的下半场是落地，而具身智能将是最佳载体"。 紧接着，Figure 又于近日宣布，其工业机器人 Figure 02 通过纯强化学习算 法，成功实现了如人类般自然流畅的行走。 强化学习驱动： 突破 Sim-to-Real 难题 责编 | 梦依丹 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） Figure 自 2 月宣布与 OpenAI 结束合作转而拥抱完全自主研发路线后，动作频频。 先是于 2 月下旬正式发布其倾力打造的机器人操作系统 Helix ，该系统被视为 Figure 实现"真正自主"的关键基石。不仅如此，搭载该模型的 Figure 02 也已进驻物流工厂，承担起快递分拣的重任，显示了其初步的商业化潜力。 然而，仅仅在模拟环境中训练是不够的。如何将模拟环境中的学习成果成功迁移到真实的机器人身上，是一个巨大的挑战，被称为 "Sim-to-Real" 问 题。为了克服这一难题，Figure 团队采用了两种关键策略： 通过将域随机化与高频扭矩反馈控制相结合，Figure 成功地实现了零样本迁移（Zero-Shot Transfer），即无需额外的微调，在模拟环境中训练出的策 略可以直接应用于真实的 Fi ...

白交 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 注意看，机器人像人一样从容地走出大门了！ 甚至，还有一整支机器人队伍迎面走来。 人形机器人独角兽Figure，再次带来他们的新成果—— 利用强化学习实现自然人形行走 。 跟之前版本的机器人相比，确实更像人了许多，而且步态更加轻盈，速度也更快。 根据官方介绍，主要分成三个部分： 强化学习 ：强化学习利用模拟试验和错误，教Figure 02 人形机器人如何像人一样行走。 模拟训练 ：通过高保真物理模拟器学习如何像人类一样行走，结果只需几个小时就能模拟出多年的数据。 Sim-to-Real ：通过将仿真中的域随机化与机器人上的高频扭矩反馈相结合，模拟训练无需额外调整即可直接转换为真实硬件。 网友们纷纷表示被惊艳到，甚至觉得像是 太空行走 。 有一说一，自从与OpenAI取消合作后，这成果输出确实又快又多。 机器人像人一样自然行走 此次推出的，是经过强化学习训练的端到端神经网络。 具体来看。 首先，利用强化学习技术，在GPU加速物理仿真中对新的行走控制器进行了全面训练，并在几个小时内收集了数年的仿真演示数据。 在模拟器中，数以千计的Figure 02机器人被并行模 ...