BIGAI團隊LIFT：機器人實現半小時快速行走學習與適應

這項由北京通用人工智能研究院（BIGAI）和西安電子科技大學聯合進行的研究發表在2026年的國際學習表征會議（ICLR 2026）上，研究編號為arXiv:2601.21363v1。有興趣深入了解的讀者可以通過該編號查詢完整論文。

讓機器人學會走路，就像教孩子學騎自行車一樣困難。傳統的方法要么需要很長時間才能訓練出一個能走路的機器人，要么訓練好了卻無法適應新環境。北京通用人工智能研究院的研究團隊提出了一個名為LIFT（Large-scale pretraIning and efficient FineTuning，大規模預訓練和高效微調）的新框架，徹底改變了這一現狀。

這個研究團隊面臨的核心挑戰就像是解決一個看似矛盾的難題：如何讓機器人既能快速學會走路，又能在遇到新環境時迅速適應？以往的方法通常只能解決其中一個問題。比如說，有些方法能讓機器人學得很快，但一到新地面就不會走了；有些方法雖然適應性強，但訓練時間長得讓人等不起。LIFT框架的創新之處在于將這兩個看似對立的需求巧妙地結合起來，就像設計了一套"學習走路"和"適應新路面"的完整教學體系。

研究團隊選擇了一個名為SAC（Soft Actor-Critic）的算法作為核心，這個算法就像一個非常聰明的教練，能夠從過去的經驗中學習，而不是每次都從零開始。他們還設計了一個物理信息世界模型，這個模型就像一個能夠模擬真實物理規律的虛擬訓練場，讓機器人可以在虛擬環境中安全地嘗試各種動作，而不用擔心摔壞。

最令人驚訝的是訓練效率：使用單塊NVIDIA RTX 4090顯卡，機器人只需要半個小時就能學會穩定行走，并且能夠直接部署到真實的機器人上，在草地、上坡、下坡、泥地等各種戶外環境中都表現良好。更重要的是，當機器人需要適應新環境或學習新任務時，LIFT框架只需要很少的新數據就能快速調整，這就像一個已經學會騎自行車的人，很容易就能適應不同的路況。

一、突破傳統訓練瓶頸的三步走戰略

LIFT框架的工作原理可以比作培養一個全能運動員的三個階段。第一階段是大規模基礎訓練，就像讓運動員在專業訓練館里進行全方位的體能訓練。研究團隊使用了成千上萬個并行的虛擬環境來同時訓練機器人，這就好比同時開設了一千個訓練場地，讓機器人在各種不同的條件下反復練習走路。這個階段使用的SAC算法特別聰明，它不會丟棄任何有用的訓練經驗，而是將所有的成功和失敗都記錄下來，形成一個巨大的經驗庫。

在這個大規模訓練過程中，研究團隊特別注重提高所謂的"更新數據比"（UTD），簡單來說就是讓機器人更充分地利用每一次訓練經驗。傳統方法可能需要收集大量新數據才能改進一點點，而LIFT方法能夠從同樣的數據中學到更多東西。這就像一個好學生能從同一本教科書中學到比別人更多的知識。通過這種方式，機器人在單塊顯卡上訓練半小時就能達到以前需要數小時才能達到的效果。

第二階段是物理信息世界模型的預訓練。這個階段就像為運動員配備一個超級智能的陪練教練，這個教練不僅了解運動規律，還能預測各種動作的后果。研究團隊開發的世界模型結合了真實的物理定律和機器學習技術，能夠準確預測機器人在不同環境中的行為。這個模型基于拉格朗日動力學方程，聽起來很復雜，但簡單理解就是它掌握了物體運動的基本規律，比如重力如何影響機器人的平衡，關節力量如何影響步伐等等。

與純粹依靠神經網絡的傳統方法不同，LIFT的物理信息模型就像一個既懂理論又有實踐經驗的老師傅。它知道哪些動作在物理上是合理的，哪些是不可能的，因此能夠給出更可靠的預測。當機器人在虛擬環境中嘗試新動作時，這個模型能夠準確告訴它后果如何，避免了在現實中進行危險嘗試的風險。

二、安全高效的適應性學習機制

第三階段是高效的環境適應，這就像讓已經掌握基本技能的運動員快速適應新的比賽場地。當機器人需要在新環境中工作時，LIFT框架采用了一個巧妙的策略：在真實環境中只執行確定性的動作，而將所有的探索和試驗都放在虛擬的世界模型中進行。

這種做法的好處顯而易見。在真實環境中，機器人嚴格按照當前最優策略行動，不會做出可能導致跌倒或損壞的隨機嘗試。同時，它會將在真實環境中觀察到的新情況記錄下來，用來更新虛擬世界模型。然后在更新后的虛擬環境中，機器人可以安全地嘗試各種新的動作策略，從中學習如何更好地適應新環境。

這個過程就像一個謹慎的探險家，在陌生的地形中小心翼翼地按照已知的安全路線行進，同時仔細觀察周圍環境的特點，回到營地后在地圖上標記新發現的地形特征，然后在地圖上規劃新的行進路線。這樣既保證了安全，又能夠持續學習和改進。

研究團隊在實驗中發現，使用這種方法，機器人只需要收集幾分鐘的真實環境數據，就能顯著改善其在新環境中的表現。比如，一個原本在平地上訓練的機器人，在草地上收集80到590秒的數據后，就能展現出更加直立的姿態、更加流暢的步態和更加穩定的前進速度。

三、從理論到實踐的全面驗證

研究團隊在多個層面驗證了LIFT框架的有效性。他們首先在仿真環境中進行了廣泛的實驗，測試了從簡化版的12自由度機器人到復雜的29自由度全身機器人的各種配置。實驗覆蓋了平坦地形和崎嶇地形等不同條件，每種條件下都進行了8次獨立的實驗來確保結果的可靠性。

在仿真實驗中，LIFT方法在訓練速度和最終性能方面都表現出色。與傳統的PPO算法相比，LIFT在崎嶇地形上能夠更快地達到最佳性能，而在平坦地形上也能實現相當的性能表現。更重要的是，LIFT訓練出的機器人策略能夠成功地進行零樣本部署，也就是說，完全在仿真環境中訓練的機器人可以直接在真實環境中工作，無需任何額外調整。

真實環境的測試更加令人印象深刻。研究團隊使用Booster T1人形機器人進行了戶外實驗，機器人成功地在草地、上坡、下坡、泥地等多種地面上行走。這些測試證明了LIFT方法不僅在理論上可行，在實際應用中也非常有效。機器人在這些復雜環境中展現出的穩定性和適應性，遠遠超出了研究團隊的預期。

在環境適應性測試中，研究團隊設計了三種不同難度的場景。第一種是分布內適應，讓機器人適應訓練范圍內的新速度要求；第二種是長尾分布適應，測試機器人對訓練中較少遇到的情況的處理能力；第三種是分布外適應，完全超出訓練范圍的新挑戰。結果顯示，LIFT方法在所有三種場景中都能穩定收斂并達到目標性能，而其他對比方法往往會出現性能下降甚至完全失敗的情況。

四、技術創新的深層機制解析

LIFT框架的成功源于幾個關鍵技術創新的有機結合。首先是對SAC算法的大規模并行實現。傳統的SAC算法通常用于小規模問題，而研究團隊通過精心的工程設計，使其能夠在數千個并行環境中高效運行。這種實現使用了JAX深度學習框架，通過固定張量形狀和高效的操作融合，大大提高了計算效率。

這種并行化的實現就像將一個小作坊升級為現代化工廠。原本只能一次處理一個訂單的小作坊，現在能夠同時處理成千上萬個訂單，而且每個訂單的處理質量都得到了保證。更重要的是，這種規?；粌H帶來了速度上的提升，還帶來了質量上的改進，因為大量并行的訓練環境提供了更豐富的學習樣本。

其次是物理信息世界模型的巧妙設計。這個模型的核心思想是將已知的物理定律和需要學習的未知因素分離開來。機器人的運動遵循牛頓力學和拉格朗日動力學等基本物理定律，這些是確定的、不需要學習的。而接觸力、摩擦力等復雜的相互作用則通過神經網絡來學習和預測。

這種混合方法的優勢在于它既保證了預測的物理合理性，又具備了學習復雜現象的靈活性。就像一個既掌握基本駕駛規則又有豐富實戰經驗的老司機，能夠在各種復雜路況下做出合理的駕駛決策。當機器人在虛擬世界模型中嘗試新動作時，物理定律確保了基本的運動規律是正確的，而神經網絡部分則負責預測具體環境中的特殊情況。

五、實驗數據背后的深刻洞察

研究團隊進行的大量對比實驗揭示了LIFT方法相對于現有技術的顯著優勢。在預訓練階段的比較中，LIFT、PPO和FastTD3三種方法在簡單任務上表現相近，但在復雜的崎嶇地形任務中，LIFT展現出了更快的收斂速度和更穩定的性能。這說明LIFT的設計特別適合處理復雜多變的環境挑戰。

更加關鍵的發現來自于微調階段的實驗。當機器人需要適應新的行走速度時，LIFT方法表現出了壓倒性的優勢。在要求機器人以0.6米每秒到1.5米每秒不等的速度行走的任務中，LIFT都能夠快速收斂到目標性能，而其他方法往往出現性能波動、收斂緩慢甚至完全失敗的情況。

特別值得注意的是LIFT在處理分布外任務時的表現。當要求機器人以1.2米每秒和1.5米每秒的速度行走時，這些速度完全超出了原始訓練數據的范圍。傳統方法在面對這種挑戰時基本都失敗了，而LIFT不僅成功完成了任務，還表現出了良好的穩定性。這說明LIFT學到的不僅僅是特定的行走模式，而是更加通用的運動控制原理。

研究團隊還進行了詳細的消融實驗，系統地分析了LIFT框架中每個組件的貢獻。結果顯示，大規模SAC預訓練是整個方法成功的基礎，沒有這個階段，機器人很難逃脫局部最優解的陷阱。物理信息世界模型的預訓練進一步提高了微調的效率和穩定性。而物理信息設計相對于純神經網絡方法的優勢則更加明顯，后者在面對新環境時往往產生物理上不合理的預測，導致訓練過程不穩定。

六、技術細節與工程實現的精妙之處

LIFT框架在工程實現上的許多細節都體現了研究團隊的深刻洞察。比如在大規模并行訓練中，他們發現提高更新數據比（UTD）從1提高到10能夠顯著改善樣本效率，但繼續提高到更高數值時收益遞減，而計算開銷卻明顯增加。這種發現幫助他們找到了效率和效果的最佳平衡點。

在物理信息世界模型的設計中，研究團隊特別注意了不同模擬器之間的一致性問題。他們發現，即使是看似微小的差異，比如四元數的表示方式、坐標系的定義等，都可能導致世界模型訓練的不穩定。通過仔細對齊這些技術細節，他們確保了從一個仿真環境訓練的模型能夠成功轉移到另一個仿真環境中。

另一個重要的技術創新是在微調階段采用的漸進式訓練策略。機器人不是一開始就嘗試長時間的虛擬環境探索，而是從短時間的探索開始，逐步增加探索的時間長度。同時，用于策略更新的訓練次數也是逐步增加的，從最初的10次增加到1000次。這種漸進式的設計確保了訓練過程的穩定性，避免了因為過度探索或過度訓練導致的性能下降。

在安全性方面，研究團隊設計了多重保護機制。在虛擬環境探索中，他們實現了基于物理規律的終止條件檢查，當檢測到機器人處于不安全狀態（比如重心過低、角速度過大等）時，立即終止該次虛擬探索。在真實環境部署中，他們不僅依賴自動檢測，還配備了人工監督，確保在任何異常情況下都能及時停止機器人的運動。

七、實際應用前景與技術挑戰

LIFT框架的成功為人形機器人的實際應用開辟了新的可能性。在工業應用方面，這種快速訓練和適應的能力意味著機器人可以更容易地部署到不同的工作環境中。比如，一個在工廠環境中訓練的機器人，可以通過很少的額外訓練就適應倉庫或辦公環境的需求。

在家庭服務機器人領域，LIFT的適應性學習能力更是具有重要意義。每個家庭的環境都是獨特的，地面材質、家具布局、空間大小都不相同。傳統方法需要為每種環境單獨訓練機器人，成本高且不現實。而LIFT方法可以讓機器人在短時間內學會適應具體的家庭環境，大大降低了部署成本。

然而，LIFT框架目前還面臨一些技術挑戰和限制。首先是對傳感器的依賴。目前的實現需要精確的位置和速度信息，在真實部署中依賴了動作捕捉系統來提供機器人的高度信息。這在實際應用中是不現實的，需要開發基于機載傳感器（如攝像頭和激光雷達）的狀態估計方法。

其次是訓練數據的質量要求。雖然LIFT大大減少了適應新環境所需的數據量，但仍然要求這些數據具有一定的質量和代表性。在某些極端或危險的環境中，收集高質量的訓練數據本身就是一個挑戰。

另一個挑戰是計算資源的需求。雖然相比傳統方法LIFT已經大大提高了效率，但大規模并行訓練仍然需要相當的計算資源。如何進一步降低計算需求，使得中小型研究機構和公司也能夠應用這種技術，是一個重要的工程挑戰。

八、理論貢獻與方法論意義

從機器學習理論的角度來看，LIFT框架的成功驗證了幾個重要的理論觀點。首先是大規模預訓練的有效性。雖然這個概念在自然語言處理和計算機視覺領域已經得到了充分驗證，但在機器人控制領域的應用還相對較少。LIFT的成功表明，即使在需要精確物理交互的機器人控制任務中，大規模預訓練同樣能夠帶來顯著的性能提升。

其次是物理先驗知識與機器學習的有效結合。純數據驅動的機器學習方法雖然在很多領域取得了成功，但在物理世界的應用中往往受到數據稀缺和安全性要求的限制。LIFT通過將已知的物理定律嵌入到學習框架中，不僅提高了學習效率，還增強了預測的可靠性。這為其他需要物理交互的智能系統設計提供了重要的方法論指導。

第三個重要貢獻是對探索與安全性平衡問題的解決方案。在機器人學習中，探索新的行為策略是必需的，但隨機探索往往帶來安全風險。LIFT通過將探索限制在虛擬環境中，而在真實環境中只執行確定性策略的方法，為解決這個長期困擾機器人學習領域的問題提供了一個優雅的解決方案。

從更廣闊的人工智能發展角度來看，LIFT框架體現了當前AI研究的一個重要趨勢，即從單純追求在特定任務上的性能提升，轉向構建能夠快速適應新環境和新任務的通用智能系統。這種轉變不僅在技術上具有重要意義，也為實現真正的通用人工智能提供了有價值的探索路徑。

說到底，LIFT框架的意義遠遠超出了讓機器人更快學會走路這個具體問題。它展示了如何將大規模計算、物理知識和安全約束有機結合，創造出既高效又可靠的智能系統。這種思路不僅適用于人形機器人，也可以推廣到其他需要在復雜環境中進行精確控制的智能系統中。

對于普通人來說，LIFT技術的發展意味著我們距離真正實用的家庭服務機器人又近了一步。這些機器人不再是只能在實驗室里展示的科技玩具，而是有望在不久的將來走入千家萬戶，幫助人們處理各種日常任務的實用工具。當然，從技術突破到大規模商業應用還有很長的路要走，但LIFT為這條路徑提供了一個清晰可行的方向。

對于研究者和工程師來說，LIFT框架提供了一個完整的開源解決方案，包括代碼、實驗數據和詳細的技術文檔。這種開放的態度不僅有利于學術界的進一步研究，也為工業界的應用奠定了基礎。隨著更多研究團隊和公司基于LIFT開展工作，我們有理由期待在不久的將來看到更多令人驚喜的突破和應用。

Q&A

Q1：LIFT框架是什么？

A：LIFT是北京通用人工智能研究院開發的機器人訓練框架，全稱是"大規模預訓練和高效微調"。它能讓機器人在半小時內學會走路，并且快速適應新環境，就像教會運動員基本技能后能快速適應不同比賽場地一樣。

Q2：LIFT框架相比傳統方法有什么優勢？

A：傳統方法要么訓練時間長，要么適應性差。LIFT框架通過三步走策略解決了這個問題：首先用大規模并行訓練快速建立基礎能力，然后用物理信息模型提供安全的虛擬練習環境，最后通過在真實環境執行確定動作、在虛擬環境探索新策略的方式實現安全高效的適應。

Q3：普通人什么時候能用上基于LIFT技術的機器人？

A：雖然LIFT技術已經在實驗中表現出色，但距離大規模商業應用還需要解決一些挑戰，比如降低對精密傳感器的依賴、進一步減少計算資源需求等。不過研究團隊已經開源了完整的技術方案，這將加速技術的發展和應用。