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人形机器人不再「走走停停」：Current Robotics发布全身灵巧操作模型
Current Robotics发布全身灵巧操作模型Curr-0，通过单一端到端策略统一实现移动、全身姿态协调与手部精细操作，解决了传统方案中移动与操作分离导致的能力瓶颈。文章核心贡献在于提出了完整的具身智能基础设施方案：自研HumanEx全身外骨骼采集系统以人类任务小时数而非部署机器人台数来规模化数据；提出多物理模态交互世界模型解决物理世界评测瓶颈；并构建了数据、模型、评测、部署的闭环迭代体系。适合关注具身智能、机器人本体与应用落地的技术从业者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍Current Robotics 发布全身灵巧操作模型 Curr-0，核心思路是将移动控制、全身姿态协调和手部精细操作统一为单一端到端策略，而非传统移动与操作模块拼接的方案。
- 01Curr-0 运行在 70+ 自由度的人形机器人本体上，采用单一模型、共享权重，全程自主执行。
- 02展示任务包括撕开茶包、点香、文件盖章、清理桌面垃圾、抱着玩具穿过门口蹲下放进篮子，每个动作要求移动中实时调整姿态并完成精细力控。
- 03系统内部分为三层：上层理解任务和语言指令，中层协调全身运动和姿态稳定，下层负责手部和物体交互，三层在同一个闭环策略中实时协同。
- 04训练数据为 21,000 小时真实人类行为数据，包含 2,800 小时全身示教数据，全部来自自研 HumanEx 全身外骨骼采集系统。
- 05HumanEx 系统可直接由人类穿戴在真实场景完成数据采集，不依赖机器人本体，数据规模增长可从'机器人部署小时数'切换到'人类任务小时数'。
- 06团队正在构建多物理模态交互世界模型，覆盖视觉、本体感知和力觉信号，作为物理世界的可扩展替代品用于策略评测和部署验证。
- 07提出 Human-in-the-World-Model 框架：策略在世界模型里运行，人可直接介入修正，修正数据立即用于后续训练，形成评测-干预-训练闭环。
反方 / 局限
- — 文章主要在阐述技术方案与愿景，未主动讨论当前模型的具体局限性或失败案例，例如在复杂环境下的泛化能力、力控精度上限、以及 70+ 自由度带来的控制复杂度等潜在瓶颈。
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