清华与蚂蚁数科携手突破：BodyGen助力机器人性能跃升 60%

近年来，具身智能热度飙升，从春晚机器人精彩表演，到被写入政府工作报告，再到英伟达黄仁勋多次力推，它已成为AI领域的焦点。具身智能旨在让机器人像人类一样，在真实世界中精准感知、灵活应对。

清华大学与蚂蚁数科的研究团队带来重大突破，他们在ICLR2025发表的论文中提出BodyGen算法框架。这一框架结合强化学习与深度神经网络技术，能让机器人短时间内自动演化出适应环境的最优形态及控制策略，实测性能提升60%，且代码已在GitHub开源。

BodyGen框架的突破性创新

传统机器人设计面临诸多难题，如依赖大量专家知识、针对特定环境需反复实验迭代，而形态控制协同设计技术又存在形体搜索空间巨大、形态与控制策略深度耦合等问题。BodyGen框架通过形态设计和环境交互两个阶段，有效化解这些难题。

形态设计与环境交互

在形态设计阶段，利用Transformer（GPT-Style）自回归构建和优化机器人形体结构参数；环境交互阶段，则借助Transformer(Bert-Style)处理关节信息，实现与环境的交互反馈。

BodyGen的三大核心技术

BodyGen有三大核心技术：

• 形体结构位置编码器TopoPE：如同机器人的“身体感知”系统，帮助AI快速适应形态变化。
• 基于Transformer的MoSAT：像“大脑中枢”，负责信息处理和指令发送。
• 特殊的奖励分配机制：让AI合理
  

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