人形机器人新纪元：行为基础模型(BFM)如何颠覆全身控制？

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引言：机器人迈向通用智能的“大脑”革命

人形机器人，这个曾经只存在于科幻作品中的概念，正以前所未有的速度走进现实。从工业制造到家庭服务，它们被寄予厚望，成为实现通用物理智能（AGI的具身化体现）的关键平台。然而，要让这些机器人像人一样流畅、稳定地运动，实现高效的全身控制（Whole-Body Control, WBC），一直是行业面临的核心挑战。

过去，我们依赖于为特定任务“量身定制”的控制器。无论是基于精确物理模型的传统方法，还是在特定场景中表现出色的强化学习，它们都存在一个共同的痛点：泛化能力差。一旦更换任务或环境，就需要耗费大量时间和成本重新训练，这极大地限制了人形机器人的应用广度和深度。

为了打破这一僵局，一个革命性的概念应运而生——行为基础模型（Behavior Foundation Model, BFM）。借鉴LLM（大语言模型）如ChatGPT和Claude通过海量文本数据预训练获得通用语言能力的思想，BFM旨在通过学习大规模的行为数据，构建一个通用的、可复用的机器人“运动脑”，从而实现对新任务的零样本或快速适应。这不仅是一次技术迭代，更是一场范式革命。本文将深入解读这一前沿技术，探索它如何为人形机器人开启一个全新的时代。更多前沿AI资讯，欢迎访问AI门户网站 AIGC.bar。

从“定制”到“通用”：机器人控制的范式转移

回顾人形机器人控制技术的发展历程，我们可以清晰地看到一条从“专才”到“通才”的演进路径，这与整个人工智能领域的发展趋势不谋而合。香港理工大学、逐际动力等机构的最新综述将其总结为三个关键阶段：

1. 阶段一：基于模型的控制器 (Model-based Controller) * 特点：以MPC（模型预测控制）等算法为代表，这类方法极度依赖精确的机器人动力学模型。开发者需要进行复杂的数学建模和繁琐的手动参数调校。 * 局限：对模型精度要求高，鲁棒性较差，难以应对复杂多变的现实环境，开发周期长。

2. 阶段二：基于学习的特定任务控制器 (Learning-based, Task-specific Controller) * 特点：以强化学习（RL）、模仿学习（IL）为代表，这些方法让机器人能够在虚拟环境中通过试错或模仿来学习特定技能，如行走、跳跃或抓取。 * 局限：虽然在单一任务上表现优异，但模型学到的知识与任务强耦合，导致“一事一训”，跨任务、跨场景的泛化能力极弱，距离通用智能的目标相去甚远。

3. 阶段三：行为基础模型 (Behavior Foundation Model, BFM) * 特点：这是当前的行业新突破。BFM通过在海量、多样化的人类或机器人行为数据上进行大规模预训练，学习到一套可复用的基础运动技能（skill primitives）和广泛的行为先验知识。 * 优势：它不再是为某个任务单独训练，而是构建一个通用的行为“地基”。面对下游新任务时，只需少量微调甚至无需训练（零样本），就能快速组合基础技能，生成适应性行为。

什么是行为基础模型（BFM）？

简单来说，行为基础模型（BFM）是一类旨在控制智能体在动态环境中行为的特殊基础模型。

我们可以做一个类比：如果说ChatGPT这类大模型是通过学习互联网海量文本，从而掌握了语言的规律，能够理解和生成人类语言；那么BFM就是通过学习海量的运动轨迹、人类演示或机器人与环境的交互数据，从而掌握了物理世界中的“行为语法”，能够理解和生成复杂、协调的全身动作。

这种“预训练-微调”的范式，使得BFM能够将广泛的行为模式编码到一个统一的模型中，而不是局限于孤立的、单一的任务。这赋予了模型前所未有的灵活性和泛化能力，使其能够轻松适应不同的任务、情境或机器人形态，是通往通用人形机器人控制器的关键一步。

揭秘BFM背后的核心算法

构建强大的BFM，离不开先进的机器学习算法。目前，主流的构建方法可以分为三类，它们从不同角度驱动模型学习通用行为能力：

* 1. 目标导向的学习方法 (Goal-conditioned Learning) 这种方法最直观，它为机器人提供明确的任务目标，比如“走到那个门口”或“模仿这个姿态”。以DeepMimic和MaskedMimic为代表的模型，通过不断追踪参考动作的关节角度或姿态，让机器人学习模仿各种基础运动技能。这种方法的优点是目标明确，学习效率高，是当前构建BFM的重要基石。

* 2. 内在奖励驱动的学习方法 (Intrinsic Reward-driven Learning) 与目标导向不同，这种方法不依赖外部指定的任务奖励，而是通过“内在好奇心”来激励机器人。模型会自我生成奖励信号，鼓励探索新奇的状态、学习新的技能。这种方法有助于模型覆盖更广泛的行为空间。但其缺点也很明显：训练成本极高，且可能学到一些不安全或无用的行为。因此，在实践中，它往往与目标导向学习等方法结合使用。

* 3. 前后向表征学习 (Forward-backward Representation Learning) 这是近期取得重大突破的一种前沿框架，也是Meta公司Motivo模型背后的核心思想。其精髓在于将策略学习与具体任务目标解耦。它通过学习一种名为“后继测度”（Successor Measure）的特殊表征，来建模未来可能达到的状态分布。一旦学好了这个通用表征，面对任何新任务，只需将任务奖励与该表征结合，就能零样本估算出最优动作，无需重新训练。这种方法极大地提升了模型的自适应能力和响应速度，展现了卓越的通用性。

BFM的星辰大海：应用前景与现实骨感

BFM为人形机器人描绘了一幅激动人心的蓝图，但通往理想的道路依然充满挑战。

广阔的应用前景

人形机器人的通用加速器：BFM作为“预训练大脑”，可以消除从零开始训练的漫长过程，使机器人能快速适应抓取、巡逻、协作等下游任务，极大缩短开发周期。

虚拟智能体与游戏开发：在游戏或元宇宙中，BFM能生成极其逼真、富有情境感知能力的NPC行为，结合LLM的指令理解，创造前所未有的交互体验。

工业5.0与智能制造：搭载BFM的人形机器人能灵活切换于装配、检测、物流等多个任务之间，与人类工人进行更直观、安全的协作，推动制造业向更具弹性和以人为中心的方向发展。

医疗与辅助机器人：在家庭、医院等非结构化环境中，BFM能帮助机器人更好地适应个性化的康复训练、日常起居辅助等任务，应对全球人口老龄化挑战。

严峻的现实挑战

Sim2Real鸿沟：这是目前最大的瓶颈。在仿真环境中训练出的完美模型，部署到真实机器人上时，往往因为动力学差异、传感器噪声等问题而表现不佳。如何弥合仿真与现实的差距是BFM走向实用的关键。

数据瓶颈：与LLM拥有的近乎无限的文本数据相比，高质量的机器人行为数据（尤其是包含视觉、触觉、本体感知的多模态数据）极其稀缺且获取成本高昂。

具身泛化难题：当前的BFM大多针对特定形态的机器人训练，当机器人更换关节、驱动器或传感器时，模型往往难以适应。实现跨平台、跨形态的技能迁移仍是重要的研究方向。

结论：迈向通用智能的坚实一步

行为基础模型（BFM）的出现，无疑是人形机器人乃至整个人工智能领域的一个里程碑。它标志着我们正在从开发“工具型”机器人，转向创造“通用型”智能体。通过大规模预训练，BFM为机器人装上了一个能够不断学习和适应的“运动脑”，使其在处理复杂、多变任务时展现出前所未有的潜力。

尽管前路依然面临Sim2Real鸿沟、数据稀缺和硬件泛化等重大挑战，但BFM指明的方向是清晰而坚定的。未来，随着多模态感知技术的融合、与LLM等认知模型的深度结合，以及更高效训练范式的出现，我们有理由相信，能够像人一样思考和行动的通用人形机器人，将不再是遥远的梦想。

这场关于物理世界通用智能的探索才刚刚开始。对最新的AI新闻、大模型技术和AGI发展趋势感兴趣的读者，可以持续关注 AIGC.bar 获取一手信息，共同见证这场激动人心的变革。