“格物”出世机器人的研发成本更低了|机器人_新浪财经

界面新闻记者 | 刘素楠
界面新闻编辑 | 彭朋

未来，人形机器人(18.790, -0.33, -1.73%)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。

AIGC图片，来源：图虫

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(6.480, 0.00, 0.00%)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(2.530, -0.06, -2.32%)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。