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原文链接：https://www.qbitai.com/2025/10/339125.html
原文作者：量子位
银河通用机器人硬核展示：狂踹不倒的“太空舱”机器人
近期，一段机器人被连续飞踢30秒却依然稳如泰山的视频在网络上疯传，引发了网友的广泛关注和赞叹。这台宇树G1机器人展现出的惊人稳定性，得益于银河通用推出的全新通用动作追踪框架——Any2Track。
Any2Track不仅能让机器人精准模仿各种复杂的人类动作，更关键的是，它能在实时应对真实世界中的各种干扰时，依然保持动作的平滑与稳定。这种将动作捕捉、模仿与现实环境适应性相结合的能力，标志着机器人技术的一大进步。
这一框架的应用不仅限于人形机器人动作追踪，它还是一个强大的基础动作追踪模型，能加速具身智能通用控制的实现，如全身遥操作、人形机器人技能学习以及VLA模型的训练等。
Any2Track：兼顾精准模仿与强大抗干扰能力
动作追踪旨在让机器人精确捕捉和复现人类的复杂运动。然而，要在真实环境中做到“既像人又能稳住”，挑战巨大。我们需要机器人学习多样化、高动态的人类动作（通用性），同时具备在线动态适应性，克服仿真到现实的鸿沟，并能在不同场景下灵活应对干扰（抗干扰能力）。
为解决这一难题，银河通用团队提出了二阶段强化学习框架——Any2Track (Track Any motions under Any disturbances)，实现了传统方法难以企及的零样本sim2real效果。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2509.13833
开源链接：https://github.com/GalaxyGeneralRobotics/OpenTrack
Any2Track将动作捕捉学习过程解耦为AnyTracker和AnyAdapter两个阶段：
第一阶段：AnyTracker——构建通用动作追踪模块
AnyTracker致力于让机器人的本体感知状态（如角速度、关节位置速度等）尽可能接近追踪目标动作。研究团队发现，人形机器人的高自由度和复杂动作空间是训练通用动作追踪器的瓶颈。
为此，团队采取了两种创新策略：
- 标准化动作空间（Canonicalized Action Spaces）：通过标准化和残差预测，简化了每个关节的动作范围，使策略更容易学习。
- 动作聚类与专家到通用（Motion Clustering and Specialist-to-Generalist）：先训练处理特定类别动作的专家策略，再将其蒸馏到一个通用策略中，平衡了训练效率和动作多样性覆盖。
第二阶段：AnyAdapter——实现在线动力学适应
在AnyTracker训练完成后，AnyAdapter引入环境动力学变化，并提出了一个基于历史信息感知的适应模块。它通过学习历史交互数据中的环境动力学特征，动态调整机器人行为，实现实时的动力学适应。
在特征提取上，团队提出了动力学感知的世界模型预测。历史编码器提取动力学特征嵌入，世界模型自回归预测下一帧状态。
在动力学适应性设计上，团队将适应性定义为基础动作执行能力之上的附加能力。冻结Any2Track网络参数，引入adapter架构进行微调，通过层级特征融合将适应性注入基础模型，有效避免了运动追踪性能的下降。
实验验证：卓越的稳定性和适应性
研究团队使用29自由度的宇树G1，在MuJoCo模拟器和现实世界中进行了广泛实验。
首先，AnyTracker在运动追踪精度上明显优于基线方法，验证了规范化动作空间和专家到通用方法的有效性。
接着，AnyAdapter在面对地形变化、外力作用、质量和摩擦力差异等多种干扰条件时，其在线动力学适应能力全面超越了所有基线方法。
在真实世界部署中，Any2Track在复杂地形、外部约束和负重场景中的表现均优于带有域随机化的PPO策略，并且随着干扰程度增加，其优势更加明显。
这项抗干扰能力对于具身智能机器人从技术研发走向商业落地至关重要。该研究由银河通用机器人公司、清华大学交叉信息研究院助理教授弋力老师团队以及北京大学助理教授王鹤老师团队共同完成。
从技术硬实力到街头应用：银河太空舱让机器人真正“干活”
如果说“狂踹不倒”展示了机器人的底层控制能力，那么银河通用部署的“银河太空舱”则展现了其在真实世界中的应用价值。目前，银河通用已构建了GraspVLA、TrackVLA、GroceryVLA等端到端具身大模型，在精准操作和导航等任务上实现泛化能力突破。
“银河太空舱”作为承载这些技术的载体，正将机器人从实验室推向城市街头巷尾，服务大众：
- 在中关村，机器人咖啡师在太空舱内提供咖啡服务。
- 在成都春熙路，机器人表演者吸引了大量路人驻足。
这些“9平米”的未来便利店正在北京、上海、深圳、成都等地扩展，让人形机器人成为城市生活的一部分。
北京大学助理教授、银河通用机器人创始人及CTO王鹤表示：“银河通用机器人正在将智慧零售与创新文旅带入全国街头巷尾与热门景点……我们期待银河太空舱走向更多城市，人形机器人必将成为中国的又一张国际名片。”
全栈自研技术管线：合成数据驱动落地
机器人的稳定表现和实际应用能力，源于银河通用形成的一套完整的技术管线，从合成数据到多模态具身大模型训练。
公司采取了“以智能合成大数据与具身大模型为核心，实现‘数据生产—模型训练—场景应用’的闭环迭代”的策略。
在真机数据稀缺的背景下，银河通用采取“合成为主、真实为辅”的数据范式，通过大规模仿真合成数据，快速、低成本地获取高质量数据，加速模型在多场景中的泛化和落地。
基于此，银河通用正积极布局全国化的具身智能训练平台，通过“合成+真实、研发+场景”双轮驱动，推动具身智能的规模化落地，赋能工业、零售、文旅等多元场景，让智能真正融入生产和生活。
从实验室的“黑科技”到街头的日常服务，人形机器人的规模化应用正在加速。银河通用等先行者正努力让中国的人形机器人产业，从研发走向商用，成为中国新的科技名片。
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