地平线开源HoloMotion-1机器人小脑大模型，实现端侧300FPS
地平线开源专为人形机器人设计的4亿参数HoloMotion-1“小脑”模型，可在端侧实现每秒300帧实时推理。该模型融合多源训练数据并转化为机器人指令，具备优秀零样本迁移能力，能完成舞蹈、爬行、交互等复杂动作，有效应对动态平衡与接触控制等挑战，推动全身运动控制向更智能灵活方向发展。
地平线机器人昨日正式开源了其机器人实验室的重磅成果——HoloMotion-1。这是一个专为人形机器人全身控制设计的“小脑”大模型，参数量级达到了4亿。
这意味着什么？以往我们看到的机器人控制模型，参数量多在百万或千万级别。而HoloMotion-1直接将这个规模提升了一个数量级。更关键的是，它并非一个只能跑在云端服务器上的庞然大物。得益于其独特的设计，该模型能够在机器人本体（端侧）实现约每秒300帧的实时推理速度。这个频率，已经显著超过了机器人控制常见的50Hz要求。
如此强大的性能，其根基在于高质量、多元化的训练数据。HoloMotion-1的训练数据来源非常广泛：既有从互联网视频中恢复的人类动作，也有专业的光学动作捕捉数据，还包括通过VR设备和惯性动作捕捉设备获取的遥操作数据。所有这些数据都经过一套统一的处理流程，被“翻译”成机器人能够理解和学习的动作指令。
那么，在实际的机器人测试中，这个“小脑”表现如何？结果显示，它具备了出色的零样本迁移能力，能够完成多种复杂动作：
从网络视频中学来的高动态舞蹈动作；基于高精度光学动捕数据的爬行、坐下、高踢腿等涉及丰富接触的动作；通过低成本VR设备学习的健身动作；以及利用惯性动捕设备训练的人机交互任务，比如搬箱子。
这些动作并非简单的展示，它们实际上覆盖了人形机器人控制中的几大核心挑战：大幅度的肢体运动、低姿态稳定、与环境频繁接触的动作、动态平衡保持，以及对遥操作的实时精准跟踪。HoloMotion-1在这几个难点上的表现，标志着机器人全身运动控制向更智能、更灵活的方向迈进了一大步。
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