henry 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 你见过这样的"盲眼"机器人demo吗？ 它在完全看不见的情况下——没有摄像头、雷达或任何感知单元——主动搬起9斤重的椅子，爬上1米高的桌子，然后翻跟头跳下。 不光耍酷，干起活来，搬箱子也不在话下。 还能一个猛子跳上桌子。 手脚并用爬坡也照样OK。 这些丝滑小连招来自 亚马逊机器人团队FAR （Frontier AI for Robotics）发布的 首个 人形机器人（足式）研究成果—— OmniRetarget ！ OmniRetarget使强化学习策略能够在复杂环境中学习长时程的"移-操一体"（loco-manipulation）技能，并实现从仿真到人形机器人的零样本 迁移。 网友表示：又能跑酷、还能干活，这不比特斯拉的擎天柱强10倍？ 此外，保留任务相关的交互使得数据能够进行高效的数据增强，进而从单个演示推广到不同的机器人本体、地形和物体配置，以减少不同变体 的数据收集成本。 在与其他动作重定向方法的对比中，OmniRetarget在所有关键方面：硬约束、物体交互、地形交互、数据增强表现出了全面的方法优势。 | Methods | Hard Ki ...