点击下方 卡片 ，关注" 具身智能 之心 "公众号 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 研究背景与核心问题 在嵌入式智能领域，从人类演示中学习机器人操作是主流范式，但人类手部与不同形态机器人手（如2指、3指、5指）之间的 形态差异鸿沟 ，成为技术落地的核心 障碍： UniBYD核心目标是构建一种学习范式：突破单纯的人类动作模仿，让机器人自主发现与自身物理特性匹配的操作策略，实现跨形态机器人手的高效泛化。 核心创新：UniBYD框架设计 UniBYD是一套统一的强化学习框架，通过 统一形态表示、动态强化学习机制、精细模仿引导 三大核心组件，实现从模仿到探索的平滑过渡，最终学到适配机器人 形态的操作策略（figure2）。 作者丨 Tingyu Yuan等 编辑丨具身智能之心 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 统一形态表示（UMR）：跨形态建模的基础 为解决不同机器人手形态（自由度、手指数量、刚体数量）的建模差异，UMR将动态状态与静态属性统一为固定维度表示： 动态状态处理 ：手腕状态固定为 ...