亮源新创连发三项技术:跑酷、导航、韧性控制拼出Physical AI三段范式
量子位 · wechat · 2026-09-13
量子位长文解析亮源新创一个月内连续发布的 LightParkour、LightNav-0 和 LightREACT 三项技术，核心论点是：机器人"会做"一件事与能在开放环境长期、稳定、泛化地做成，是两回事，下一阶段的关键是能力的规模化扩展（Scaling）。
LightParkour（跑酷）：只从一段人类动作种子出发，靠物理仿真与课程学习自动扩展技能——从 45cm 障碍起步，逐步生成覆盖至 75cm 障碍的轨迹（约为 90cm 高 Lightbot0 身高的 83%）。再用多专家蒸馏把行走与三项复杂接触技能压进一个统一视觉策略，50Hz 在机载计算平台运行，无需运行时参考轨迹或外部动捕。
LightNav-0（导航）：通过 Real2Sim2Real 数据引擎，把 2000+ 个互联网真实场景转成可复用仿真环境，生成 4000+ 小时视觉-语言-动作后训练经验。引入 PointCoT（先预测目标点/可通行点再生成动作），8 项消融评测中平均成功率提升 8.4 个百分点、SPL 提升 5.7 个百分点。发现扩大环境覆盖度比堆同一环境的轨迹更能提升泛化。模型可零样本迁移到人形、四足、轮式和飞行等不同本体，官方已放出模型、代码与技术报告。
LightREACT（韧性全身控制）：面向外力扰动、跌倒和关节损伤，机器人从自身交互历史推断身体状态，在双腿无法直立时切换跛行、单腿跳甚至手臂支撑爬行，不依赖故障标签。
文章还对比了行业背景：SkildAI 的 S1（单视频示范后零权重更新成功率 66% vs 语言提示基线 9%）、GeneralistAI 的 GEN-1.5（3-12 秒示范平均成功率 59%，微调后 83%）、RoboTTT 提出 8K 上下文使闭环表现提升 62%，指出"用上下文减少显式人工适配"正在成为机器人基础模型的新 Scaling 维度。
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