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10月26日，高德与阿里巴巴Token Hub事业群联合推出具身智能模型λ₀，尝试利用人类日常活动视频及动作数据训练人形机器人，使其学习行走、搬运和双手操作等需要全身协调的任务。
据项目团队介绍，研究构建了HumanVerse数据集，包含500小时开放环境下采集的人类活动数据。数据通过可穿戴设备记录第一视角视频，并同步采集身体运动信息、重建手部动作，再经过视角匹配和动作对齐，转化为适配人形机器人的训练数据。
训练方面，λ₀采用三阶段训练流程，先通过多样化的第一视角人类视频学习物体交互与手部动作，再利用HumanVerse数据训练身体与手部的协调控制，最后通过针对机器人任务的数据进行适配，团队将相关方法应用于宇树G1人形机器人，探索人类动作经验向机器人控制能力的迁移。
根据项目官网公布的实验结果，λ₀在SIMPLE基准测试中的成功率达到90.0%；在四项真实场景移动操作任务中，模型完成40次测试中的25次，成功率为62.5%，较论文所比较的最强基线高22.5个百分点。
目前，机器人训练仍面临高质量示范数据采集成本高、任务和场景覆盖有限等问题。λ₀尝试将无需机器人参与采集的人类全身动作数据引入训练流程，为扩大具身智能训练数据规模提供了新思路。
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