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。 然⽽，要实现真正的具身智能，还⾯临着前所未有的技术挑战。机器人需要在复杂的物理世界中学习和 适应，这要求我们不仅要掌握先进的具身算法，更要深入理解物理仿真、机器⼈控制、感知融合等多个 技术领域。⽽在这个技术栈的核⼼位置，有一个名字正在被越来越多的研究者和 ...

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。 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 扮演着⾄关重要的⻆⾊，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 可能存在安全⻛险。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⻅的：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 ...

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 ...

作者丨 机器之心 编辑丨 机器之心 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 >> 点击进入→ 具身 智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 恭喜获奖者。 RSS（Robotics: Science and Systems，机器人科学与系统会议）是机器人领域顶级学术会议，自 2005 年起每年举办一次，该会议旨在促进机器人领域的科学研究和 技术应用的发展。 今年大会已于 6 月 21 日至 25 日在美国洛杉矶举行。杰出 Demo 论文奖、杰出系统论文奖、杰出学生论文奖、杰出论文奖多个奖项已经公布。 地址：https://roboticsconference.org/program/awards/ 杰出 Demo 论文奖 论文标题：Demonstrating MuJoCo Playground 论文链接：https://www.roboticsproceedings.org/rss21/p020.pdf 论文主页：https://playground.mujoco.org/ 机构：UC 伯克利、Google ...

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 安全⻛险。MuJoCo的出现彻底改变了这⼀现状。 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 ...

机器之心报道 机器之心编辑部 恭喜获奖者。 RSS（Robotics: Science and Systems，机器人科学与系统会议）是机器人领域顶级学术会议，自 2005 年起每年举办一次，该会议旨在促进机器人领域的科学研究和 技术应用的发展。 地址：https://roboticsconference.org/program/awards/ 杰出 Demo 论文奖 论文标题：Demonstrating MuJoCo Playground 论文摘要： 该研究提出了 MuJoCo Playground—— 这是一个基于 MJX 构建的完全开源机器人学习框架，其核心设计目标是大幅简化仿真环境搭建、模型训练以及 仿真到现实场景的迁移全流程。研究人员仅需执行简单的「pip install playground」安装命令，即可在单 GPU 硬件上完成分钟级策略训练。 该框架支持四足机器人、人形机器人、灵巧手及机械臂等多类型机器人平台，能够直接基于状态观测或像素级输入实现零样本仿真到现实迁移。 今年大会已于 6 月 21 日至 25 日在美国洛杉矶举行。杰出 Demo 论文奖、杰出系统论文奖、杰出学生论文奖、杰出论文奖 ...

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。 然⽽，要实现真正的具身智能，还⾯临着前 ...