图 1: Ark 的整体框架 近年来，机器人技术在硬件领域取得了显著突破 —— 无论是 DARPA 机器人挑战赛，还是首届人形机器人自由搏击表演，都展示了令人瞩目的进展。然而，机器 人的自主能力仍明显落后于机器学习的发展步伐。 造成这一差距的 关键瓶 颈在于软 件层面 ：现有的机器人技术栈学习门槛较高，仍大量依赖 C/C++ 进行底层开发，工具链分散且硬件集成复杂。相比之下，推动 现代人工智能发展的生态系统以 Python 为核心，文档完善、易于使用 —— 两者形成了鲜明对比。 为应对这些挑战，来自 华为诺亚方舟实验室，德国达姆施塔特工业大学，英国伦敦大学学院，帝国理工学院和牛津大学的研究者 们联合推出了 Ark —— 一个基 于 Python 的机器人开 发框架，支持快速原型 构建，并可便捷地在仿真和真实机器人系统上部署新算法 。 Ark 与主流机器学习工作流深度兼容，能够从仿真环境或实际机器人中采集和预处理数据，并支持使用如 ACT、Diffusion Policy 等前沿模仿学习方法进行策略训 练。该框架采用类似 OpenAI Gym 风格的主接口设计，极大降低了机器学习研究者的上手门槛，便于集成与实验 ...