IT之家 5 月 19 日消息，地平線 HorizonRobotics 昨日正式發(fā)布并開源 HoloMotion-1，這是地平線機器人實驗室面向人形機器人全身控制打造的 4 億參數(shù)級機器人小腦大模型。
官方表示，相比以往常見的百萬級、千萬級機器人控制模型，HoloMotion-1 將機器人“小腦”的模型規(guī)模提升到新的量級，并在端側(cè)實現(xiàn)約 300FPS 實時推理。
HoloMotion-1 結(jié)合 MoE 稀疏激活與 KV-cache 推理機制，在保持 4 億參數(shù)級模型容量的同時降低單步推理開銷，實現(xiàn)端側(cè)約 300FPS 的實時運行能力，顯著高于常見 50Hz 控制頻率要求。
據(jù)介紹，HoloMotion-1 使用多來源動作數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括互聯(lián)網(wǎng)視頻恢復(fù)動作、光學(xué)動捕數(shù)據(jù)、 VR 遙操作數(shù)據(jù)和慣性動捕遙操作數(shù)據(jù)。通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)處理和動作重定向流程，系統(tǒng)將人類動作轉(zhuǎn)化為適合機器人學(xué)習(xí)和控制的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
在真實機器人實驗中，HoloMotion-1 展示了多類復(fù)雜動作的零樣本遷移能力：
高動態(tài)舞蹈動作，來自互聯(lián)網(wǎng)視頻數(shù)據(jù)
爬行、坐下、高踢腿等接觸豐富動作，來自高精度光學(xué)動捕數(shù)據(jù)
健身等動作，來自低成本 VR 遙設(shè)備
搬箱子等人機交互任務(wù)，來自慣性動捕設(shè)備
這些動作覆蓋了人形機器人全身控制中的多個關(guān)鍵難點，包括大幅度肢體運動、低姿態(tài)動作、接觸豐富動作、動態(tài)平衡動作以及實時遙操作跟蹤。
IT之家附相關(guān)鏈接如下：
技術(shù)報告：https://arxiv.org/abs/2605.15336
開源模型：https://huggingface.co/HorizonRobotics/HoloMotion_models
Docker 環(huán)境：https://hub.docker.com/r/horizonrobotics/holomotion
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