“玄武”小脑模型是任务执行模型，分为轨迹规划模块和运动控制器两个部分。首先，轨迹规划模块负责输出期望轨迹，它由端到端的机载视觉信息为驱动，以人类动作为模仿对象。然后，由运动控制器控制人形机器人做出相应的动作。
田翀介绍说，小脑模型主要有控制理论、模仿学习、强化学习等三条技术路径。控制理论通常需要对系统进行详细建模，模仿学习通过模仿专家的行为来学习任务，强化学习则是让人形机器人通过与环境的交互来学习，三者各有优劣。上述三种技术路径，“玄武”小脑模型都采用了。
不断进化的具身大脑和小脑模型让人形机器人更聪明。
数据：人形机器人的“灵魂”
受访者表示，决定人形机器人智能程度的关键因素是数据。“数据是人形机器人的灵魂，数据越富集，‘大小脑’的智能越高、能力越强。”中心具身智能负责人邢伯阳介绍，“大小脑”需要非常多数据进行综合训练，包括但不限于多样化垂类场景训练数据、多模态语音数据、人体开源数据、运动捕捉数据、机器人本体数据、环境地形数据等。
人形机器人自身的数据采集主要有两类，邢伯阳说，一类是通过全身运动捕捉设备捕捉人体全身高精度运动关节角度，可以训练人形机器人完成走、跑、跳、抓、拿、放等多种技能。另一类针对灵巧的专用作业和精细作业，是通过头戴式视觉系统完成毫米级手部动作的采集。
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