在科技的不断探索与创新中，人形机器人的运动能力迎来了又一里程碑式的突破。近日，卡耐基梅隆大学携手英伟达的研究团队，共同推出了ASAP框架（Aligning Simulation and Real Physics，即模拟与真实物理对齐），并将其成功应用于宇树科技的G1人形机器人上。

从已公布的视频中可以看到，G1人形机器人仿佛化身体坛巨星，如C罗、科比、詹姆斯，能够流畅地完成投篮、胯下运球等一系列复杂动作，其表现令人叹为观止。更为难能可贵的是，该项目的论文和代码均已开源，这无疑为人形机器人的进一步发展注入了强劲动力。

英伟达高级研究科学家Jim Fan对此表示：“在以往的机器人演示视频中，我们常常会看到加速处理的效果。但在此次展示中，我们特意放慢了速度，以便观众能够清晰地观察到人形机器人那流畅自如的运动表现。”Jim Fan还大胆预测，到2030年，人形机器人奥运会将成为一场举世瞩目的盛事。

然而，人形机器人要实现类似人类的全身技能并非易事。论文中指出，由于模拟和现实世界之间的动力学不匹配，实现敏捷和协调的全身运动一直是该领域面临的一项重大挑战。传统的解决方法，如系统识别（SysID）和域随机化（DR），往往依赖于繁琐的参数调整，且往往以牺牲敏捷性为代价，策略过于保守。

针对这一难题，研究团队提出了创新的ASAP框架。这是一个两阶段框架，旨在有效解决动力学失配问题，并实现人形机器人的敏捷全身技能。ASAP框架采用了“真实-仿真-真实”的方法，通过实体机器人部署预训练策略、收集数据、仿真环境回放动作等一系列步骤，产生关键数据源来修补物理差异。借助额外的神经网络学习差异参数，实质上是对传统物理引擎进行了“动态校准”，使机器人能够利用GPU的并行计算能力，在仿真环境中获得近乎真实的大规模训练体验。

论文共同作者Guanya Shi详细阐述了ASAP框架的两个阶段：第一阶段是预训练一个基于相位的动作跟踪策略，以在仿真中精准模仿人类动作；第二阶段则是在现实世界中推出该策略以收集数据，并学习一个残差动作模型来补偿动力学不匹配，最后用学习到的残差模型对预训练策略进行微调。Guanya Shi还强调，ASAP框架不仅适用于仿真到现实的迁移，更提供了一个通用框架来对齐训练和部署环境中的物理特性。

在人形机器人领域，英伟达展现出了雄心勃勃的发展蓝图。在2025国际消费电子展（CES）上，英伟达创始人兼CEO黄仁勋语出惊人：“机器人技术的ChatGPT时刻即将到来。与大型语言模型一样，世界基础模型对于推进机器人和自动驾驶汽车的开发至关重要。开放世界基础模型将加速下一波AI浪潮的到来。”

据英伟达透露，该公司并不打算与特斯拉等机器人制造商展开直接竞争，而是致力于为这些制造商提供一种“底层代工业务”。预计于2025年上半年推出的用于人形机器人的紧凑型计算机Jetson Thor，便是英伟达这一战略的重要布局。Jetson Thor基于英伟达Blackwell架构搭建，在AI性能方面可提供每秒800万亿次8位浮点运算的强大支持，能够轻松运行支持人形机器人的多模态AI模型。

在中国市场方面，英伟达同样展现出了浓厚的兴趣。在1月15日举办的“答谢迎春会”晚宴上，英伟达邀请了包括银河通用创始人王鹤、宇树科技CEO王兴兴在内的多家人形机器人本体厂商高管参加。这一举动无疑彰显了英伟达对中国人形机器人市场的重视和期待。

此外，英伟达机器人技术业务副总裁Deepu Talla一行近日还到访了国家地方共建具身智能机器人创新中心。Deepu Talla表示，将在2025年推动双方进一步深化合作。在长达两小时的深度座谈中，双方就世界模型、数据生成、高精度先进仿真器和机器人全身控制等方向进行了深入而细致的探讨，并规划了相关合作事宜。这一系列动作无疑为人形机器人的未来发展注入了更多可能性和期待。

（文章来源：上海证券报，图片来源：网络）