UC Berkeley 发布 ATLAS：一条人类视频即可指挥人形机器人全身执行任务

ChongZzZhang · x · 2026-11-13

UC Berkeley 与 NVIDIA、港大、斯坦福合作的 ATLAS 项目在 CoRL 2026 Agentic Robotics Workshop 获最佳演示奖。核心思路：不用 VLA、不做任务专项仿真训练、不遥操作，仅凭一段人类视频演示和一句提示词，就能让真实人形机器人完成下楼梯、捡薯片袋、上楼返回、捡垃圾入桶等全身任务。

架构上拆成三层：System 2 是 VLM agent（会话前已知任务）、System 0 是全身运动 tracker，中间由一个 agent 生成的 harness 连接两者——它在测试时实时学习「这台真实机器人如何执行指令」和「当前场景的细粒度任务规范」。全部感知在机载完成，无策略切换。