NVIDIA发布人形机器人全身控制基础模型SONIC
yuewang314 · x · 2026-08-13
NVIDIA联合南加大等机构发布了人形机器人全身控制基础模型 SONIC，并登上了《Science Robotics》。
研究指出，尽管大语言模型已展现出规模效应，但人形机器人的控制模型仍受限于较小的参数量和数据。SONIC 旨在通过扩展模型容量、数据和算力来构建一个通用的人形机器人控制器，从而实现自然、鲁棒的全身运动。
核心扩展维度：
- 网络规模：参数量从 120 万扩展至 4200 万。
- 数据量：使用了超过 1 亿帧的动作捕捉数据（约 700 小时）。
- 计算量：消耗了 21,000 GPU 小时进行训练。
该方法将动作追踪作为可扩展任务，利用密集的动捕数据监督来学习人类动作先验，无需手动设计奖励。此外，研究还展示了其下游应用，如实时运动学规划器，可将动作追踪与导航等任务结合，实现自然交互控制。目前已有多个研究团队基于 SONIC 展开了后续研究。
所属事件:英伟达 SONIC 以规模化运动追踪突破人形全身控制(7 条相关)→
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