BumbleBee团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 人形机器人对跳舞这件事，如今是越来越擅长了。 比如跳一支查尔斯顿舞，一分四十秒的丝滑摇摆，稳定得像踩着节拍器： 不过，它们能否像人类一样自如切换跳舞、体操、日常操作等不同的动作模式？ 北京大学与BeingBeyond团队联合研发的 BumbleBee 系统给出了最新答案：通过创新的" 分治-精炼-融合 "三级架构，该系统首次实现人形 机器人在多样化动作中的稳定控制。 破解"专家困境"与"现实鸿沟" 传统人形机器人控制策略长期面临两大核心挑战： BumbleBee 系统通过"分治-精炼-融合"三级架构，首次在单一控制框架内实现从专家策略优化到通用全身控制的跨越，为通用具身智能控制 提供了全新解决方案。 运动-语义联合驱动的动作分类：构建动作理解的"双通道" 系统通过多模态特征构建与联合隐空间对齐，实现动作在运动学与语义层面的双重表征： 运动学特征提取：基于SMPL格式的人类运动序列，通过前向运动学转换为世界坐标系中的3D关节坐标（如头部、骨盆、手脚等关键 点），并补充脚部速度、根节点位移等动态物理量；最后通过Transformer编码。 专家困境 ...