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且就在刚刚，英伟达新发布了HOVER，一个1.5M参数的神经网络控制器，用于人形机器人的全身运动和操作协调。
据负责英伟达具身智能实验室（GEAR）的Jim Fan介绍：
人类在行走、保持平衡以及操纵四肢到达期望位置时，需要大量的潜意识处理。我们在HOVER中捕捉了这种“潜意识”，这是一个单一模型，学习如何协调人形机器人的电机以支持运动和操纵。
我们在NVIDIA Isaac中训练了HOVER，这是一个GPU驱动的仿真套件，能够实现比现实时间快10000倍的物理模拟速度。
为了直观理解这个数字，机器人在虚拟“道场”中经历了一年的密集训练，但在一块GPU卡上仅花费了大约50分钟的真实时间。然后，神经网络无需微调即可零样本迁移到现实世界。
简单说，HOVER可以被“提示”执行各种指令，英伟达称之为“控制模式”。比如：
头部和手部姿势：可以通过XR设备如苹果的Vision Pro捕捉
全身姿势：通过动作捕捉或RGB相机
全身关节角度：外骨骼
根速度指令：操纵杆
概括而言，HOVER提供了一个统一接口，允许使用任何方便的输入设备来控制机器人。
它简化了收集全身遥控操作数据的方式，以便于训练；且作为一个上游的视觉-语言-动作模型，只要提供运动指令，HOVER就能将其转换为高频的低级电机信号。
对此，你怎么看？
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人类在行走、保持平衡以及操纵四肢到达期望位置时，需要大量的潜意识处理。我们在HOVER中捕捉了这种“潜意识”，这是一个单一模型，学习如何协调人形机器人的电机以支持运动和操纵。
我们在NVIDIA Isaac中训练了HOVER，这是一个GPU驱动的仿真套件，能够实现比现实时间快10000倍的物理模拟速度。
为了直观理解这个数字，机器人在虚拟“道场”中经历了一年的密集训练，但在一块GPU卡上仅花费了大约50分钟的真实时间。然后，神经网络无需微调即可零样本迁移到现实世界。
简单说，HOVER可以被“提示”执行各种指令，英伟达称之为“控制模式”。比如：
头部和手部姿势：可以通过XR设备如苹果的Vision Pro捕捉
全身姿势：通过动作捕捉或RGB相机
全身关节角度：外骨骼
根速度指令：操纵杆
概括而言，HOVER提供了一个统一接口，允许使用任何方便的输入设备来控制机器人。
它简化了收集全身遥控操作数据的方式，以便于训练；且作为一个上游的视觉-语言-动作模型，只要提供运动指令，HOVER就能将其转换为高频的低级电机信号。
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