地平线开源4亿参数人形机器人“小脑”大模型HoloMotion-1

事件概述

地平线正式发布并开源 HoloMotion-1，一个 4 亿参数的人形机器人“小脑”大模型，专注于全身运动控制。该模型结合 MoE 稀疏激活与 KV-cache 推理机制，在保持参数规模的同时降低单步推理开销，实现端侧约 300FPS 的实时运行能力，远高于常见的 50Hz 控制频率要求。

核心信息

• 模型架构：采用 MoE-Transformer policy，以参考动作和机器人本体观测为输入，通过 reference-conditioned router 进行稀疏专家路由，再经 Transformer 主干和 action head 输出全身控制动作。
• 推理性能：在报告设置下推理延迟降至 3.32ms，对应约 300FPS，可满足真实机器人高频控制需求。
• 当前能力：重点解决“模仿任意姿态”（Imitate Any Pose），即通用 motion tracking 任务。机器人可从互联网视频、光学动捕、VR 遥操作、惯性动捕等多来源数据中学习复杂全身姿态，并迁移到真实机器人上稳定执行。
• 工具链：提供从环境配置到真实机器人部署的端到端工具链，支持基于自定义数据重新训练或直接使用预训练模型进行部署验证。

值得关注

HoloMotion-1 是 HoloMotion 技术路线的第一阶段。未来演进方向包括：

• 遵循任意指令：支持 VR、遥控器、语言等模态命令，从“模仿动作”走向“根据指令生成动作”。
• 跨越任意地形：结合视觉、激光雷达、世界模型，实现楼梯、坡道等复杂环境稳定移动。
• 控制任意本体：通过 body encoder 和 body embedding 适配不同尺寸、自由度和结构的人形机器人。