人形机器人全身控制技术演进 - 人形机器人全身控制面临复杂动力学、欠驱动和多样化任务需求的根本性挑战[1] - 技术演进分为三个阶段：基于模型的控制器（MPC/WBOSC）、基于学习的任务特定控制器（强化学习/模仿学习）、行为基础模型（BFM）[6][7][8] - BFM通过大规模预训练学习可重用技能和行为先验，实现零样本或快速适应新任务[1][8] 行为基础模型核心定义 - BFM首次定义于《Fast Imitation via Behavior Foundation Models》，基于无监督强化学习+前后向表征学习方法构建[10] - 扩展定义为：使用大规模行为数据预训练的特殊基础模型，能编码广泛行为模式并实现跨任务泛化[12] - 核心特性包括支持行为克隆、特征匹配、基于奖励/目标的归纳等多种模仿学习规则[10] BFM算法分类体系 - 预训练方法分为三类：目标导向学习（DeepMimic/MaskedMimic）、内在奖励驱动学习（ICM/DIAYN）、前后向表征学习（FB/FB-IL）[13][14] - 目标导向学习方法直接输入任务目标（如状态/函数/描述），基于动作追踪技术广泛用于人型机器人任务[14][16] - 前后向表征学习通过分解后继测度实现策略学习与任务目标解耦，Meta的Motivo模型展示卓越零样本能力[21][23][26] BFM应用场景与限制 - 潜在应用包括人形机器人通用加速器、虚拟智能体开发、工业5.0弹性制造、医疗辅助机器人等[33] - 主要限制：Sim2Real差距导致行为泛化不稳定、训练数据规模远小于LLMs/视觉模型、具身泛化能力有限[32][37] - 数据瓶颈突出，缺乏多模态对齐数据（视觉-本体感知-触觉），真实部署面临控制失效风险[37][39] 未来研究方向 - 重点方向：开发多模态BFM、构建认知-运动一体化架构（结合LLMs）、探索缩放定律、优化多智能体系统[38] - 需建立标准化评估体系，涵盖任务泛化性、鲁棒性和人机安全等多维度指标[38] - 需同步推进伦理规范和安全防护，解决传感器干扰、多模态攻击等开放环境风险[36][39]