今日具身智能呈现「政策定调 + 数据闭环 + 运动智能」三条线索。北京三年行动方案明确到2028年建成国际一流创新高地,CrowdMAPS把每状态动作数从1增至10,关键点策略成功率提升35.6个百分点,显示真实世界模仿学习可借助众包形成可扩展数字层。
同时,自行车机器人将小径编码为地形语义层,统一优化局部导航与运动,在非结构化山地小径以3.26米/秒完成一公里穿越。这并非炫技 demo,而是把感知与全身控制压进同一条学习路径的工程信号。
北京发布具身智能机器人三年行动方案,目标2028年建成国际一流创新高地;CrowdMAPS用众包为每个状态标注最多10个有效动作,关键点策略成功率提升35.6个百分点;自行车机器人借助地形语义层,以3.26米/秒穿越一公里山地小径。政策、数据与运动控制三条线同步推进。
今日具身智能呈现「政策定调 + 数据闭环 + 运动智能」三条线索。北京三年行动方案明确到2028年建成国际一流创新高地,CrowdMAPS把每状态动作数从1增至10,关键点策略成功率提升35.6个百分点,显示真实世界模仿学习可借助众包形成可扩展数字层。
同时,自行车机器人将小径编码为地形语义层,统一优化局部导航与运动,在非结构化山地小径以3.26米/秒完成一公里穿越。这并非炫技 demo,而是把感知与全身控制压进同一条学习路径的工程信号。
北京市经济和信息化局印发方案,目标到2028年建成国际一流具身智能机器人创新高地。方案聚焦核心技术突破、产业集聚与生态构建,推动机器人在制造、服务等场景落地。政策自上而下给出确定性,产业链资源将加速向关键零部件与整机集中。
CrowdMAPS通过网页3D界面让远程标注者为机器人访问过的状态标记多个有效动作,无需额外真实硬件。在五个真实操作任务上,每状态动作数从1增至10,关键点策略成功率平均提升35.6个百分点,轨迹策略提升33.0个百分点。软件中介的人工标注成为具身数据采集的可扩展数字层。
本文提出将小径编码为地形语义层,由相机和LiDAR重建30Hz自我中心语义高程图。统一学习框架联合优化局部导航与运动,无需姿态指令接口;同一策略通过地形语义和片段长度实现越野竞速与敏捷跑酷。实机以超5m/s速度穿越一公里非结构化山地小径,平均速度3.26m/s,仿真中失败率比分层基线低一个量级。
在五个真实世界操作任务上,将每状态动作数从1增至10,显著提升样本效率,关键点策略成功率平均提高35.6个百分点,轨迹策略提高33.0个百分点。
研究员注:💭 研究员二次解读:软件中介的众包标注为真实机器人数据提供密集监督,可能绕过硬件瓶颈,但需验证标注质量与跨任务泛化。