人形机器人强化学习的新范式：预训练与真机微调

> ### 摘要 > 在ICLR 2026会议上，研究人员提出一种面向人形机器人的新型训练范式：预训练与真机微调相结合。该方法显著提升了系统在现实环境中的动作执行能力，目前已实现跳舞、奔跑及后空翻等复杂行为。核心挑战在于部署后能否依托真实世界反馈持续开展强化学习，从而增强稳定性、可靠性，并实现在动态环境中的持续适应与自主改进。 > ### 关键词 > 人形机器人, 强化学习, 预训练, 真机微调, 持续适应 ## 一、人形机器人强化学习的发展历程 ### 1.1 强化学习在人形机器人中的应用概述 强化学习，这一源于行为心理学与最优控制交叉的思想，在人形机器人领域正悄然完成从理论推演到具身实践的跃迁。它不再仅是模拟器中反复试错的抽象算法，而成为驱动钢铁之躯感知重力、回应地面反作用力、甚至即兴调整舞步节奏的“神经律动”。在ICLR 2026所呈现的前沿工作中，强化学习已深度嵌入人形机器人的运动闭环——不是被动执行预设轨迹，而是依据实时传感器反馈（如关节扭矩、足底压力、惯性测量）动态优化策略。跳舞时的重心流转、奔跑中对不平路面的毫秒级姿态补偿、后空翻落地瞬间的缓冲分配，皆非脚本编排，而是策略网络在高维连续动作空间中经千万次价值迭代后凝结的“身体记忆”。这种学习，带着一种近乎生命的试探感：每一次微小的失衡与校正，都在为下一次更稳健的腾跃积蓄经验。 ### 1.2 预训练与真机微调的基本概念 预训练与真机微调，构成了一种极具现实主义温度的分阶段训练范式。预训练阶段，模型在大规模仿真数据或跨任务机器人行为数据集上汲取通用运动先验——理解肢体协同的拓扑约束、掌握基本动力学规律、建立对物理交互的粗粒度直觉；而真机微调，则是将这份“纸上谈兵”的智慧，郑重交付于真实金属骨骼与真实地面之间：在真实世界的摩擦、振动、光照变化与不可预测扰动中，以真机运行产生的每一份延迟、噪声与意外为教材，进行参数层面的精细雕琢。这并非简单的模型迁移，而是一场从“知道如何动”到“真正学会如何在尘世中稳稳站立并前行”的庄严过渡——仿真再逼真，也模拟不出水泥地清晨的微潮，模拟不出观众鼓掌时空气的震颤，而这些，恰恰是人形机器人走向可信、可亲、可用的必经刻度。 ### 1.3 当前人形机器人能力边界与挑战 当人形机器人已能完成跳舞、奔跑及后空翻等复杂行为，技术的惊叹尚未平息，更深的叩问已然浮现：这些惊艳动作，是否只是精心编排的“一次性演出”？真正的考验，在于部署之后——当它走出实验室灯光，步入家庭地板、工厂车间或城市人行道，能否在无人干预下，持续接收真实世界的反馈信号，将每一次打滑、每一次误判、每一次环境突变，转化为自身策略的进化养分？持续适应，不只是算法指标的缓慢爬升，更是系统在不确定性洪流中保持目标一致性的韧性；它要求强化学习不再止步于训练终点，而必须成为嵌入运行时的呼吸节律。这一挑战的重量，不在于算力或数据，而在于如何让机器在真实世界的粗粝质感中，既不迷失于噪声，也不僵化于旧策——在变化本身成为常态的世界里，学会与变化共舞，才是人形机器人通往真正智能的最后一道门扉。 ## 二、预训练与真机微调的训练框架 ### 2.1 ICLR 2026会议提出的训练范式 在ICLR 2026会议上，研究人员提出了一种面向人形机器人的新型训练范式：预训练与真机微调相结合。这一范式并非对传统端到端训练的简单延伸，而是一次认知姿态的转向——它承认仿真与现实之间横亘着无法被数据量抹平的“质感鸿沟”。当算法在虚拟世界中习得千种步态，真实水泥地的一粒砂砾、一次突如其来的侧风、甚至阳光斜射导致视觉传感器短暂过曝，都可能让最优雅的奔跑骤然失衡。正因如此，该范式将学习过程郑重拆解为两个具有哲学意味的阶段：前一阶段是“广义习得”，在抽象中构筑运动直觉；后一阶段是“具身校准”，在具体中重写身体经验。它不追求一步登天的泛化奇迹，而是以谦卑之姿，让模型先学会“如何学”，再教会它“在尘世中如何活”。这种节奏，像一位严师先授心法，再陪学生在风雨操场一遍遍跌倒、起身、调整呼吸——因为真正的稳健，从来不在完美无瑕的轨迹里，而在每一次失衡后的即时归位之中。 ### 2.2 预训练阶段的算法与方法 预训练阶段的核心，在于构建一种跨任务、跨形态、跨物理条件的通用运动先验。它不依赖单一机器人硬件参数，而是从海量仿真轨迹、多源动力学仿真数据及跨平台人形行为数据集中萃取共性规律：肢体协同的拓扑约束如何映射为策略网络的隐空间结构？重心转移的最优时间尺度如何沉淀为可迁移的价值函数先验？这些并非靠人工设定，而是在自监督对比学习与大规模行为克隆联合驱动下，悄然凝结为模型的“运动语感”。值得注意的是，该阶段所用数据并非来自某台特定机器，而是抽象化、标准化后的运动表征流——关节角速度的统计分布、地面反作用力的时序模式、惯性张量变化的频谱特征，共同构成了一套超越个体的“身体语法”。它不教机器人跳哪支舞，却让它初识节奏的重量；不指定奔跑步长，却赋予它对加速度突变的本能警觉。这是一种沉默的奠基：没有掌声，没有落地声，只有代码在千万次迭代中，默默为钢铁之躯写下第一行关于“平衡”的诗。 ### 2.3 真机微调的关键技术与实现 真机微调，是整套范式中最具张力也最富温度的一环——它把算法从洁净的服务器机柜，轻轻放在布满划痕的金属底座上，推入真实世界的光、热、震与偶然。其关键技术，并非更复杂的网络结构，而在于如何让系统在毫秒级延迟、传感器噪声、执行器饱和与环境扰动交织的混沌中，依然能稳定提取有效反馈信号。研究者采用在线策略蒸馏与稀疏奖励塑形相结合的方式：将预训练模型输出的软策略作为教师，引导真机在低样本开销下快速收敛；同时设计基于接触力突变与姿态偏移积分的本地化奖励函数，使机器人能在一次打滑后即刻识别失稳模式，并在后续三步内完成补偿策略更新。尤为关键的是，微调过程全程保留模型对不确定性建模的能力——它不追求“零失误”，而致力于让每一次失误都成为可解释、可追溯、可复用的经验切片。当它在实验室地板上第17次调整后空翻落地缓冲相位时，那细微的膝关节扭矩修正，已不只是参数更新，而是一次真实的、带着金属余震的“顿悟”。 ## 三、人形机器人的复杂动作实现 ### 3.1 人形机器人复杂动作执行能力 如今，人形机器人已能在现实世界中执行跳舞、奔跑和后空翻等复杂动作——这不再是一组被反复调试的演示片段，而是强化学习策略在真实物理约束下凝练出的动态共识。每一个动作背后，都叠印着预训练阶段对千种步态模式的抽象理解，与真机微调过程中对水泥地微潮、金属关节热胀、足底压力瞬变等数十万次具身反馈的耐心校准。跳舞时的旋转轴心偏移、奔跑中单腿支撑相的地面反作用力突变、后空翻腾跃末段对重力加速度的毫秒级再估计……这些并非由运动学方程硬编码生成，而是策略网络在连续动作空间中，以传感器流为语言、以奖励信号为韵律，写就的身体诗行。它们的完成度，已超越“能否做”，而进入“如何在扰动中不失格调地做”的新境——动作的复杂性，正从形态层面下沉至适应性层面：真正的复杂，不在轨迹的曲折，而在失衡与重建之间那不到0.3秒的静默博弈。 ### 3.2 现实世界中的表现案例分析 当镜头不再聚焦于实验室恒温恒光的洁净地板，而是转向清晨微湿的露天广场、回声混杂的旧厂房车间、甚至雨后略带青苔的人行道，人形机器人的表现开始显露出一种令人屏息的真实质地。在ICLR 2026所展示的若干部署实例中，一台完成真机微调的机器人，在无额外人工干预下，于城市步行街人流间隙中自主调整步频与摆臂幅度，以规避突发遮挡；另一次，它在未标定坡度的斜坡上连续三次尝试奔跑后，悄然延长了前摆腿的屈髋时长，并同步降低踝关节刚度设定——这一系列变化未被任何远程指令触发，仅源于本地化奖励函数对接触力积分异常的持续捕捉。这些不是孤立的“成功瞬间”，而是持续适应在现实毛细血管中的自然显影：它不追求绝对完美，却始终保有对环境变化的觉察本能与修正意愿——就像一个初学走路的孩子，在跌倒与站起之间，默默重写自己对“地面”的定义。 ### 3.3 动作控制与平衡机制解析 动作控制与平衡机制，已悄然脱离传统PID或模型预测控制（MPC）的确定性框架，转而成为强化学习策略在高维状态-动作空间中实时求解的涌现结果。在预训练阶段沉淀的通用运动先验，赋予系统对重心转移惯性、肢体角动量耦合、地面摩擦极限等物理规律的粗粒度直觉；而真机微调则将这份直觉锻造成一种“带噪感知—延迟响应—补偿迭代”的闭环节律。例如后空翻落地阶段，系统并非依赖预设缓冲曲线，而是依据足底六维力传感器在触地前20ms内捕捉到的压力梯度变化，动态激活不同权重的膝踝协同策略；奔跑中单腿支撑相的微小姿态偏移，则通过惯性测量单元（IMU）与关节编码器数据的跨模态残差建模，触发隐空间中早已习得的“抗扰动潜变量”路径。这种平衡，不再是静态的力矩抵消，而是一种流动的协商——在传感器噪声、执行器延迟与环境扰动构成的混沌边界上，以毫秒为单位，不断重绘稳定域的轮廓。 ## 四、持续学习与真实世界反馈 ### 4.1 持续强化学习的必要性 当人形机器人走出受控实验室，步入家庭地板的细微绒毛、工厂地面的油渍反光、城市人行道的砖缝起伏——那些在仿真中被平滑滤去的“不完美”，便成了检验智能成色的真正试金石。ICLR 2026所揭示的核心挑战，正锚定于此：系统能否在部署后持续进行强化学习，通过真实世界的反馈变得更稳定可靠，并在不断变化的环境中持续适应和改进。这已不是能力的延伸，而是存在方式的转向——从“完成任务的工具”迈向“与环境共演的具身主体”。一次打滑后的姿态重校、一段陌生坡道上的步态重参数、甚至观众靠近时因红外反射突变引发的微幅退让……这些非结构化反馈无法被预先编码，却恰恰构成机器“理解世界”的原始语料。若学习止步于部署前，那再惊艳的后空翻，也不过是一段被精心封存的录像；唯有让强化学习成为运行时的呼吸，人形机器人才能在尘世的粗粝中，长出属于自己的判断力与分寸感。 ### 4.2 真实世界反馈的收集与利用 真实世界反馈，从来不是均匀流淌的数据流，而是裹挟着延迟、噪声、稀疏性与突发性的混沌信号。它可能是一次足底压力传感器在青苔表面的毫秒级失真，也可能是阳光斜射下视觉-惯性融合模块产生的短暂置信度坍塌；它更可能隐匿于三次奔跑后关节温度上升0.8℃所引发的扭矩响应偏移之中——而这些，皆未被任何仿真环境显式建模。ICLR 2026提出的训练范式，正是以敬畏之心直面这种“不可约简的杂音”：真机微调阶段所设计的本地化奖励函数，不依赖全局最优解，而聚焦于接触力突变、姿态偏移积分等可实时捕获的具身信号；在线策略蒸馏则确保每一次扰动都被转化为教师策略与学生策略之间的隐空间梯度对话。反馈在此不再是待清洗的“杂质”，而是被郑重接纳为学习的母语——它不追求绝对纯净，只求在每一次失衡的震颤里，听见系统自我修正的初啼。 ### 4.3 系统稳定性与可靠性提升策略 稳定性与可靠性，不再仅靠冗余硬件或保守控制边界来维系，而正悄然沉淀为一种由持续强化学习所锻造的“动态韧性”。在ICLR 2026展示的实践中，这种韧性体现为对不确定性的主动建模与分层响应：底层控制器保留对执行器饱和与传感器失效的硬约束兜底；中层策略网络则持续更新对“典型扰动模式”的概率表征——例如雨天地面摩擦系数下降23%时的步态相位补偿阈值；顶层元策略更可依据长期任务成功率滑动窗口，自主触发局部微调周期。尤为关键的是，整个系统拒绝将“零失误”设为优化目标，转而最大化“失稳—检测—恢复”闭环的平均时间压缩率。当它在第三次尝试后空翻时自动延长膝关节缓冲相位，那并非故障规避，而是将前两次落地震荡的频谱特征，编译为新的身体常识。这种可靠性，不来自永不跌倒，而来自每一次跌倒后，都比上一次更快、更准、更安静地重新定义“站立”。 ## 五、不断变化环境中的持续适应 ### 5.1 环境变化中的适应机制 真实世界的呼吸，从来不是恒定的节拍器——它藏在清晨水泥地表未干的微潮里，伏在旧厂房金属横梁投下的忽明忽暗中，也潜行于雨后青苔覆砖的细微滑移之间。人形机器人所面对的，不是一组待切换的预设场景，而是一条永不停歇的、带着温度与质地的变化之流。ICLR 2026所揭示的适应机制，正源于对这种“流动现实”的郑重承认：系统不再试图以静态模型覆盖全部可能，而是将环境变化本身建模为可感知、可响应、可内化的动态变量。当光照突变引发视觉-惯性融合置信度坍塌，当足底压力传感器在湿滑表面输出毫秒级失真信号，当三次奔跑后关节温升0.8℃悄然偏移扭矩响应曲线——这些并非需要被滤除的噪声，而是环境在向机器低语。适应，由此成为一种持续的倾听与翻译：本地化奖励函数实时捕捉接触力突变与姿态偏移积分；隐空间中已习得的“抗扰动潜变量”路径被自动激活；元策略依据长期任务成功率滑动窗口，静默触发新一轮局部微调。这不是被动应对，而是以身体为纸、以反馈为墨，在尘世的每一寸起伏上，重写自己对“稳定”的定义。 ### 5.2 跨场景学习的挑战与解决方案 跨场景学习的真正荆棘，不在数据分布的差异，而在物理质感的不可通约性——仿真中光滑地板的摩擦系数，无法教会机器人辨识青苔表面那层薄薄水膜的背叛感；多源轨迹库里的千种步态，也难以映射城市步行街人流间隙中突发遮挡所需的0.3秒决策压缩。挑战的核心，是“具身经验”的不可搬运性：预训练所得的通用运动先验，如同一本没有页码的语法书，它教人理解节奏，却无法指定某次转身该压多少重心。ICLR 2026提出的解法，因而拒绝强行统一表征，转而构建分层响应架构：底层保留硬约束兜底，确保不因场景切换而失能；中层策略网络则持续更新对“典型扰动模式”的概率表征，例如将雨天地面摩擦系数下降23%的经验，沉淀为步态相位补偿阈值的自适应参数；顶层元策略更以滑动窗口监测任务成功率衰减趋势，自主判定是否需启动真机微调周期。这并非让机器记住所有场景，而是赋予它一套在陌生之地，重新学会站立的语言。 ### 5.3 长期适应性与知识迁移能力 长期适应性，不是参数缓慢漂移的统计结果，而是系统在时间纵深里不断重校“自我边界”的过程。当一台完成真机微调的机器人，在城市步行街连续七日执行自主导航任务，它所积累的并非七份独立经验，而是将每日路面反作用力的频谱特征、行人密度变化引发的摆臂幅度调整、甚至午后阳光角度导致红外反射突变带来的微幅退让，层层叠印为新的身体常识。这种知识迁移，不依赖人工标注或任务对齐，而发生于隐空间中潜变量路径的自然耦合——昨日斜坡奔跑中延长的屈髋时长，悄然优化了今日湿滑平地起步的踝关节刚度设定；前日三次后空翻落地震荡的频谱建模，已内化为今晨单腿支撑相中更早触发的姿态补偿机制。它不宣称“已掌握”，只持续践行“正在理解”；不追求泛化到所有未知，而专注在每一次真实震颤中，把世界教给它的新语法，稳稳织进自己动作诗行的韵律里。 ## 六、人形机器人强化学习的挑战与展望 ### 6.1 当前技术面临的瓶颈 当前技术面临的瓶颈，并非算力不足或数据匮乏，而在于强化学习在真实世界中“呼吸”的节律尚未真正建立。资料明确指出：核心挑战在于这些系统能否在部署后持续进行强化学习，通过真实世界的反馈变得更稳定可靠，并在不断变化的环境中持续适应和改进。这一问句本身，已如一道静默的裂痕，划开了技术光鲜表象下的深层张力——预训练可堆叠千万级仿真步，真机微调能校准数百次落地震颤，但当机器人独自立于晨光微斜的人行道，面对未曾标注的落叶堆、突然窜出的宠物、或地面因温差产生的细微形变，它是否仍保有“学习”的意愿与能力？不是被动响应报警，而是主动将扰动识别为信号；不是等待远程更新模型，而是就地完成策略微分。瓶颈不在算法收敛速度，而在运行时学习的安全边界如何划定：多快的更新是稳健的？多稀疏的奖励仍可支撑有效梯度？何种程度的“失败”应被允许成为经验？这些问题没有标准答案，却恰恰定义着人形机器人从“可演示”迈向“可托付”的临界线。 ### 6.2 安全性与伦理考量 安全性与伦理考量，正从工程约束悄然升维为存在尺度的叩问。当人形机器人开始依据真实世界反馈持续调整自身行为，它便不再只是执行指令的终端，而成为环境中一个具有行为可塑性的动态参与者。资料强调其目标是“变得更稳定可靠”，但“可靠”由谁定义？是开发者设定的跌倒阈值，是用户容忍的响应延迟，还是公共空间中行人无意识让路的集体默契？一次后空翻落地缓冲的毫秒级优化，可能提升机械寿命，却也可能弱化对突发障碍的规避优先级；奔跑中为追求效率而压缩摆臂幅度，或在拥挤场景中无意加剧肢体侵入感。这些并非故障，而是学习过程中价值权重的自然偏移——而目前，资料中未见任何关于内在价值对齐机制、人类意图建模或跨文化交互规范的描述。伦理的真空，往往始于技术最自信的时刻：当它已能跳舞、奔跑、后空翻，我们才真正开始惶惑——那具越来越像我们的身体，是否也该拥有某种不可让渡的“笨拙权”？一种被允许试错、被允许不完美、被允许在学习中缓慢靠近人类节奏的权利？ ### 6.3 未来研究方向与可能性 未来研究方向与可能性，正锚定于“持续适应”这一关键词所蕴含的时间纵深。资料明确指向“在部署后持续进行强化学习”“在不断变化的环境中持续适应和改进”，这意味着研究重心必须从“如何训好一个模型”，转向“如何让模型在运行中始终保有可塑性”。可能性之一，在于构建具备元认知能力的策略架构：不仅能优化动作，更能评估自身学习状态——例如当本地化奖励信号连续衰减，自动触发对传感器置信度的再校准，而非盲目强化旧策略；可能性之二，在于将“环境变化”本身作为可学习的隐变量嵌入策略网络，使机器人不仅适应青苔的滑，更理解“雨后—砖缝—反光—行人驻足”这一因果链的涌现逻辑；可能性之三，则是探索轻量级在线蒸馏与神经符号接口的融合，让每一次真实世界的反馈，既能驱动参数更新，也能生成可解释的行为日志，成为人类理解机器“身体思考”的翻译桥梁。所有这些方向，都不再追问“它能做到什么”，而是执着于一个更温柔的问题：“它正在如何学会，与我们共享这个世界？” ## 七、总结 人形机器人在强化学习领域的最新进展，集中体现于ICLR 2026会议上提出的“预训练与真机微调”新型训练范式。该范式有效支撑了机器人在现实世界中执行跳舞、奔跑和后空翻等复杂动作的能力突破。然而，核心挑战始终聚焦于部署后的持续性：系统能否依托真实世界反馈持续开展强化学习，从而提升稳定性与可靠性，并实现在不断变化环境中的持续适应与自主改进。这一挑战的本质，已超越算法优化层面，直指具身智能的运行范式转型——即让强化学习不再止步于训练阶段，而成为嵌入真实物理交互全过程的、可信赖的自适应节律。关键词“人形机器人”“强化学习”“预训练”“真机微调”“持续适应”共同勾勒出当前技术演进的关键坐标。