允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

機器人學(xué)會撕茶包了。

不是先走過去、立定，再用手執(zhí)行動作；而是在同一套策略中，把行走、姿態(tài)調(diào)整、軀干協(xié)同和手部精細操作統(tǒng)一起來——

一個模型，同時完成移動與精細操作。

今天，Current Robotics發(fā)布全身靈巧操作模型Curr-0。

通過Single Policy，Curr-0能夠在同一個模型中耦合移動、全身姿態(tài)協(xié)調(diào)與手部精細操作，實現(xiàn)全程自主執(zhí)行。這也是Current Robotics在機器人數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與具身智能全棧訓(xùn)練系統(tǒng)上的最新成果。

在Curr-0的Demo中，機器人完成了撕茶包、點香、蓋章、撿起揉皺紙團，甚至抱著玩具穿過門口、蹲下放進籃子等任務(wù)。這些看似簡單的動作，難點在于全身與手必須同時參與：站姿決定抓取，軀干決定可達性，身體重心影響施力方式。

手的問題，其實不在手

人類彎腰撿東西時，雙腳、膝蓋、腰部、肩膀和手指都在同時調(diào)整。這是一個動作，不是五個。

但機器人過去通常是這樣的：

走過去 → 停下 → 操作 → 再移動

這套邏輯在工廠流水線上還能用，在真實世界里卻行不通。因為抓取的穩(wěn)定性還取決于站姿，能不能夠得著還得看身體怎么配合。所以手足夠靈巧還不夠，還得看機器人的整個身體能不能和手一起協(xié)調(diào)起來。

對于機器人來說，移動與操作從來不是兩個獨立問題，而是一個統(tǒng)一問題。Curr-0所解決的，正是這種全身靈巧操作（Loco-Dexterous Manipulation）能力。

一個模型掌控全身

Curr-0的實現(xiàn)關(guān)鍵，在于不是把移動控制、全身姿態(tài)協(xié)調(diào)和手部精細操作視作三個獨立的模塊，而是將其作為一個統(tǒng)一問題端到端訓(xùn)練。

機器人不需要“先想好再動”，而是在運動過程中讓全身與手實時耦合調(diào)整。單一模型，共享權(quán)重，全程自主。

同一個Policy同時負責(zé)身體移動、姿態(tài)穩(wěn)定與精細操作，從而讓機器人真正具備全身協(xié)同完成任務(wù)的能力。

人形全身精細操作數(shù)據(jù)從哪里來

Curr-0基于21,000小時真實人類行為數(shù)據(jù)訓(xùn)練，其中包含2,800小時全身示教數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)來自HumanEx——一套由Current Robotics自研的全身外骨骼數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

不同于直接操控機器人的遙操作方案，HumanEx讓人類穿戴外骨骼設(shè)備，在真實場景中自然完成任務(wù)。

由于無需控制機器人本體，HumanEx可以直接部署在工廠、實驗室、辦公室等真實場景中進行數(shù)據(jù)采集，系統(tǒng)同步記錄全身姿態(tài)、關(guān)節(jié)運動、手部動作、本體感知、肌電信號和環(huán)境交互數(shù)據(jù)，并轉(zhuǎn)化為機器人可學(xué)習(xí)的訓(xùn)練素材。

這類數(shù)據(jù)不僅記錄了“手怎么動”，更關(guān)鍵的是記住了“全身如何配合手完成任務(wù)”：腳如何站穩(wěn)，軀干如何調(diào)整，身體如何施力，手指如何在接觸瞬間完成精細控制。

Current Robotics認為，數(shù)據(jù)并不是訓(xùn)練模型的副產(chǎn)品，而是具身智能系統(tǒng)的核心基礎(chǔ)設(shè)施。

HumanEx將數(shù)據(jù)規(guī)模的增長路徑從“機器人部署小時數(shù)”切換為“人類任務(wù)小時數(shù)”——數(shù)據(jù)飛輪不再受制于機器人的部署數(shù)量，而是隨真實人類任務(wù)持續(xù)增長。

下一步：多物理模態(tài)交互世界模型

Current Robotics認為，僅靠真實機器人訓(xùn)練并不足以支撐大規(guī)模迭代。物理世界不能規(guī)?；慌_機器人每次測試都消耗硬件、能源和人力，失敗無法回滾，場景無法按需重置。

因此，該團隊正在構(gòu)建覆蓋視覺、本體感知、力覺等物理信號的多物理模態(tài)交互世界模型，希望將評測、后訓(xùn)練和部署驗證從真實硬件遷移到可擴展的數(shù)字環(huán)境中。

在此基礎(chǔ)上，Current Robotics提出Human-in-the-World-Model框架：人類可以直接在世界模型中介入修正策略，修正結(jié)果隨即用于后續(xù)訓(xùn)練，從而降低后訓(xùn)練對真實機器人部署和人工干預(yù)的依賴。

從數(shù)據(jù)到部署，全棧閉合

從HumanEx采集真實人類數(shù)據(jù)，到Curr-0端到端訓(xùn)練，再到世界模型評測，最后到Human-in-the-World-Model后訓(xùn)練與部署——數(shù)據(jù)、模型、評測、部署四個環(huán)節(jié)在同一套體系內(nèi)持續(xù)迭代。

由此可見Current Robotics真正想要做的不是單點突破，而是全棧閉合。

隨著人類行為數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，模型能力可以不斷提升，而不依賴機器人Fleet的規(guī)模擴張。

當(dāng)行業(yè)開始從“讓機器人看懂世界”走向“讓機器人真正改變世界”，全身靈巧操作正在成為下一代人形機器人的核心能力之一。

從數(shù)據(jù)采集到模型訓(xùn)練，再到世界模型和部署驗證，Current Robotics正在嘗試構(gòu)建一套完整的具身智能基礎(chǔ)設(shè)施。

而Curr-0，是Current Robotics全棧路線的一次階段性成果展示。

技術(shù)報告：
current-robotics.com/blog/curr-0