9 月 21 日，亮源新创发布全身智能基础模型 Light-O1，首次验证了"人类全身动作预训练可以跨本体迁移"的规律——简单说，就是让机器人先看大量人类视频学会动作，再搬到自己身上用。
为什么要让机器人看人类视频？
机器人学动作，传统方法靠遥操作：人戴着设备远程操控机器人做一遍，记录数据，再训练。这种方法又贵又慢，而且动作多样性有限——人能演示的动作就那么多。Light-O1 的思路完全不同：直接从互联网上海量视频中，学习人类自然的全身动作，再迁移到机器人身上。
关键数据
- 人类动作预训练达到 10 万动作小时；
- 数据扩大后，跨本体与跨视角适配的动作预测损失呈幂律下降（意思是：数据越多，学得越好，而且这个"越好"的速度有规律可循，可以预测）；
- 全身姿态误差同步降低，突破了遥操作成本高、多样性不足的瓶颈。
和前两天的 Figure、智身有什么不同？
本周我们连续报道了三件事：美国 Figure 靠预训练让机器人在陌生家庭做家务，中国智身科技量产机器人 1.5 万台，今天亮源新创则从数据范式上给出了新答案——用互联网视频代替昂贵的遥操作数据。三条路线（技术突破、量产落地、数据范式）其实正在同时推进，共同把"机器人学会在真实世界干活"这件事往前推。
信息来源：封面新闻。
