这项由北京通用人工智能研究院（BIGAI）和西安电子科技大学联合进行的研究发表在2026年的国际学习表征会议（ICLR 2026）上，研究编号为arXiv:2601.21363v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。

让机器人学会走路，就像教孩子学骑自行车一样困难。传统的方法要么需要很长时间才能训练出一个能走路的机器人，要么训练好了却无法适应新环境。北京通用人工智能研究院的研究团队提出了一个名为LIFT（Large-scale pretraIning and efficient FineTuning，大规模预训练和高效微调）的新框架，彻底改变了这一现状。

这个研究团队面临的核心挑战就像是解决一个看似矛盾的难题：如何让机器人既能快速学会走路，又能在遇到新环境时迅速适应？以往的方法通常只能解决其中一个问题。比如说，有些方法能让机器人学得很快，但一到新地面就不会走了；有些方法虽然适应性强，但训练时间长得让人等不起。LIFT框架的创新之处在于将这两个看似对立的需求巧妙地结合起来，就像设计了一套"学习走路"和"适应新路面"的完整教学体系。

研究团队选择了一个名为SAC（Soft Actor-Critic）的算法作为核心，这个算法就像一个非常聪明的教练，能够从过去的经验中学习，而不是每次都从零开始。他们还设计了一个物理信息世界模型，这个模型就像一个能够模拟真实物理规律的虚拟训练场，让机器人可以在虚拟环境中安全地尝试各种动作，而不用担心摔坏。

最令人惊讶的是训练效率：使用单块NVIDIA RTX 4090显卡，机器人只需要半个小时就能学会稳定行走，并且能够直接部署到真实的机器人上，在草地、上坡、下坡、泥地等各种户外环境中都表现良好。更重要的是，当机器人需要适应新环境或学习新任务时，LIFT框架只需要很少的新数据就能快速调整，这就像一个已经学会骑自行车的人，很容易就能适应不同的路况。

一、突破传统训练瓶颈的三步走战略

LIFT框架的工作原理可以比作培养一个全能运动员的三个阶段。第一阶段是大规模基础训练，就像让运动员在专业训练馆里进行全方位的体能训练。研究团队使用了成千上万个并行的虚拟环境来同时训练机器人，这就好比同时开设了一千个训练场地，让机器人在各种不同的条件下反复练习走路。这个阶段使用的SAC算法特别聪明，它不会丢弃任何有用的训练经验，而是将所有的成功和失败都记录下来，形成一个巨大的经验库。

在这个大规模训练过程中，研究团队特别注重提高所谓的"更新数据比"（UTD），简单来说就是让机器人更充分地利用每一次训练经验。传统方法可能需要收集大量新数据才能改进一点点，而LIFT方法能够从同样的数据中学到更多东西。这就像一个好学生能从同一本教科书中学到比别人更多的知识。通过这种方式，机器人在单块显卡上训练半小时就能达到以前需要数小时才能达到的效果。

第二阶段是物理信息世界模型的预训练。这个阶段就像为运动员配备一个超级智能的陪练教练，这个教练不仅了解运动规律，还能预测各种动作的后果。研究团队开发的世界模型结合了真实的物理定律和机器学习技术，能够准确预测机器人在不同环境中的行为。这个模型基于拉格朗日动力学方程，听起来很复杂，但简单理解就是它掌握了物体运动的基本规律，比如重力如何影响机器人的平衡，关节力量如何影响步伐等等。

与纯粹依靠神经网络的传统方法不同，LIFT的物理信息模型就像一个既懂理论又有实践经验的老师傅。它知道哪些动作在物理上是合理的，哪些是不可能的，因此能够给出更可靠的预测。当机器人在虚拟环境中尝试新动作时，这个模型能够准确告诉它后果如何，避免了在现实中进行危险尝试的风险。

二、安全高效的适应性学习机制

第三阶段是高效的环境适应，这就像让已经掌握基本技能的运动员快速适应新的比赛场地。当机器人需要在新环境中工作时，LIFT框架采用了一个巧妙的策略：在真实环境中只执行确定性的动作，而将所有的探索和试验都放在虚拟的世界模型中进行。

这种做法的好处显而易见。在真实环境中，机器人严格按照当前最优策略行动，不会做出可能导致跌倒或损坏的随机尝试。同时，它会将在真实环境中观察到的新情况记录下来，用来更新虚拟世界模型。然后在更新后的虚拟环境中，机器人可以安全地尝试各种新的动作策略，从中学习如何更好地适应新环境。

这个过程就像一个谨慎的探险家，在陌生的地形中小心翼翼地按照已知的安全路线行进，同时仔细观察周围环境的特点，回到营地后在地图上标记新发现的地形特征，然后在地图上规划新的行进路线。这样既保证了安全，又能够持续学习和改进。

研究团队在实验中发现，使用这种方法，机器人只需要收集几分钟的真实环境数据，就能显著改善其在新环境中的表现。比如，一个原本在平地上训练的机器人，在草地上收集80到590秒的数据后，就能展现出更加直立的姿态、更加流畅的步态和更加稳定的前进速度。

三、从理论到实践的全面验证

研究团队在多个层面验证了LIFT框架的有效性。他们首先在仿真环境中进行了广泛的实验，测试了从简化版的12自由度机器人到复杂的29自由度全身机器人的各种配置。实验覆盖了平坦地形和崎岖地形等不同条件，每种条件下都进行了8次独立的实验来确保结果的可靠性。

在仿真实验中，LIFT方法在训练速度和最终性能方面都表现出色。与传统的PPO算法相比，LIFT在崎岖地形上能够更快地达到最佳性能，而在平坦地形上也能实现相当的性能表现。更重要的是，LIFT训练出的机器人策略能够成功地进行零样本部署，也就是说，完全在仿真环境中训练的机器人可以直接在真实环境中工作，无需任何额外调整。

真实环境的测试更加令人印象深刻。研究团队使用Booster T1人形机器人进行了户外实验，机器人成功地在草地、上坡、下坡、泥地等多种地面上行走。这些测试证明了LIFT方法不仅在理论上可行，在实际应用中也非常有效。机器人在这些复杂环境中展现出的稳定性和适应性，远远超出了研究团队的预期。

在环境适应性测试中，研究团队设计了三种不同难度的场景。第一种是分布内适应，让机器人适应训练范围内的新速度要求；第二种是长尾分布适应，测试机器人对训练中较少遇到的情况的处理能力；第三种是分布外适应，完全超出训练范围的新挑战。结果显示，LIFT方法在所有三种场景中都能稳定收敛并达到目标性能，而其他对比方法往往会出现性能下降甚至完全失败的情况。

四、技术创新的深层机制解析

LIFT框架的成功源于几个关键技术创新的有机结合。首先是对SAC算法的大规模并行实现。传统的SAC算法通常用于小规模问题，而研究团队通过精心的工程设计，使其能够在数千个并行环境中高效运行。这种实现使用了JAX深度学习框架，通过固定张量形状和高效的操作融合，大大提高了计算效率。

这种并行化的实现就像将一个小作坊升级为现代化工厂。原本只能一次处理一个订单的小作坊，现在能够同时处理成千上万个订单，而且每个订单的处理质量都得到了保证。更重要的是，这种规模化不仅带来了速度上的提升，还带来了质量上的改进，因为大量并行的训练环境提供了更丰富的学习样本。

其次是物理信息世界模型的巧妙设计。这个模型的核心思想是将已知的物理定律和需要学习的未知因素分离开来。机器人的运动遵循牛顿力学和拉格朗日动力学等基本物理定律，这些是确定的、不需要学习的。而接触力、摩擦力等复杂的相互作用则通过神经网络来学习和预测。

这种混合方法的优势在于它既保证了预测的物理合理性，又具备了学习复杂现象的灵活性。就像一个既掌握基本驾驶规则又有丰富实战经验的老司机，能够在各种复杂路况下做出合理的驾驶决策。当机器人在虚拟世界模型中尝试新动作时，物理定律确保了基本的运动规律是正确的，而神经网络部分则负责预测具体环境中的特殊情况。

五、实验数据背后的深刻洞察

研究团队进行的大量对比实验揭示了LIFT方法相对于现有技术的显著优势。在预训练阶段的比较中，LIFT、PPO和FastTD3三种方法在简单任务上表现相近，但在复杂的崎岖地形任务中，LIFT展现出了更快的收敛速度和更稳定的性能。这说明LIFT的设计特别适合处理复杂多变的环境挑战。

更加关键的发现来自于微调阶段的实验。当机器人需要适应新的行走速度时，LIFT方法表现出了压倒性的优势。在要求机器人以0.6米每秒到1.5米每秒不等的速度行走的任务中，LIFT都能够快速收敛到目标性能，而其他方法往往出现性能波动、收敛缓慢甚至完全失败的情况。

特别值得注意的是LIFT在处理分布外任务时的表现。当要求机器人以1.2米每秒和1.5米每秒的速度行走时，这些速度完全超出了原始训练数据的范围。传统方法在面对这种挑战时基本都失败了，而LIFT不仅成功完成了任务，还表现出了良好的稳定性。这说明LIFT学到的不仅仅是特定的行走模式，而是更加通用的运动控制原理。

研究团队还进行了详细的消融实验，系统地分析了LIFT框架中每个组件的贡献。结果显示，大规模SAC预训练是整个方法成功的基础，没有这个阶段，机器人很难逃脱局部最优解的陷阱。物理信息世界模型的预训练进一步提高了微调的效率和稳定性。而物理信息设计相对于纯神经网络方法的优势则更加明显，后者在面对新环境时往往产生物理上不合理的预测，导致训练过程不稳定。

六、技术细节与工程实现的精妙之处

LIFT框架在工程实现上的许多细节都体现了研究团队的深刻洞察。比如在大规模并行训练中，他们发现提高更新数据比（UTD）从1提高到10能够显著改善样本效率，但继续提高到更高数值时收益递减，而计算开销却明显增加。这种发现帮助他们找到了效率和效果的最佳平衡点。

在物理信息世界模型的设计中，研究团队特别注意了不同模拟器之间的一致性问题。他们发现，即使是看似微小的差异，比如四元数的表示方式、坐标系的定义等，都可能导致世界模型训练的不稳定。通过仔细对齐这些技术细节，他们确保了从一个仿真环境训练的模型能够成功转移到另一个仿真环境中。

另一个重要的技术创新是在微调阶段采用的渐进式训练策略。机器人不是一开始就尝试长时间的虚拟环境探索，而是从短时间的探索开始，逐步增加探索的时间长度。同时，用于策略更新的训练次数也是逐步增加的，从最初的10次增加到1000次。这种渐进式的设计确保了训练过程的稳定性，避免了因为过度探索或过度训练导致的性能下降。

在安全性方面，研究团队设计了多重保护机制。在虚拟环境探索中，他们实现了基于物理规律的终止条件检查，当检测到机器人处于不安全状态（比如重心过低、角速度过大等）时，立即终止该次虚拟探索。在真实环境部署中，他们不仅依赖自动检测，还配备了人工监督，确保在任何异常情况下都能及时停止机器人的运动。

七、实际应用前景与技术挑战

LIFT框架的成功为人形机器人的实际应用开辟了新的可能性。在工业应用方面，这种快速训练和适应的能力意味着机器人可以更容易地部署到不同的工作环境中。比如，一个在工厂环境中训练的机器人，可以通过很少的额外训练就适应仓库或办公环境的需求。

在家庭服务机器人领域，LIFT的适应性学习能力更是具有重要意义。每个家庭的环境都是独特的，地面材质、家具布局、空间大小都不相同。传统方法需要为每种环境单独训练机器人，成本高且不现实。而LIFT方法可以让机器人在短时间内学会适应具体的家庭环境，大大降低了部署成本。

然而，LIFT框架目前还面临一些技术挑战和限制。首先是对传感器的依赖。目前的实现需要精确的位置和速度信息，在真实部署中依赖了动作捕捉系统来提供机器人的高度信息。这在实际应用中是不现实的，需要开发基于机载传感器（如摄像头和激光雷达）的状态估计方法。

其次是训练数据的质量要求。虽然LIFT大大减少了适应新环境所需的数据量，但仍然要求这些数据具有一定的质量和代表性。在某些极端或危险的环境中，收集高质量的训练数据本身就是一个挑战。

另一个挑战是计算资源的需求。虽然相比传统方法LIFT已经大大提高了效率，但大规模并行训练仍然需要相当的计算资源。如何进一步降低计算需求，使得中小型研究机构和公司也能够应用这种技术，是一个重要的工程挑战。

八、理论贡献与方法论意义

从机器学习理论的角度来看，LIFT框架的成功验证了几个重要的理论观点。首先是大规模预训练的有效性。虽然这个概念在自然语言处理和计算机视觉领域已经得到了充分验证，但在机器人控制领域的应用还相对较少。LIFT的成功表明，即使在需要精确物理交互的机器人控制任务中，大规模预训练同样能够带来显著的性能提升。

其次是物理先验知识与机器学习的有效结合。纯数据驱动的机器学习方法虽然在很多领域取得了成功，但在物理世界的应用中往往受到数据稀缺和安全性要求的限制。LIFT通过将已知的物理定律嵌入到学习框架中，不仅提高了学习效率，还增强了预测的可靠性。这为其他需要物理交互的智能系统设计提供了重要的方法论指导。

第三个重要贡献是对探索与安全性平衡问题的解决方案。在机器人学习中，探索新的行为策略是必需的，但随机探索往往带来安全风险。LIFT通过将探索限制在虚拟环境中，而在真实环境中只执行确定性策略的方法，为解决这个长期困扰机器人学习领域的问题提供了一个优雅的解决方案。

从更广阔的人工智能发展角度来看，LIFT框架体现了当前AI研究的一个重要趋势，即从单纯追求在特定任务上的性能提升，转向构建能够快速适应新环境和新任务的通用智能系统。这种转变不仅在技术上具有重要意义，也为实现真正的通用人工智能提供了有价值的探索路径。

说到底，LIFT框架的意义远远超出了让机器人更快学会走路这个具体问题。它展示了如何将大规模计算、物理知识和安全约束有机结合，创造出既高效又可靠的智能系统。这种思路不仅适用于人形机器人，也可以推广到其他需要在复杂环境中进行精确控制的智能系统中。

对于普通人来说，LIFT技术的发展意味着我们距离真正实用的家庭服务机器人又近了一步。这些机器人不再是只能在实验室里展示的科技玩具，而是有望在不久的将来走入千家万户，帮助人们处理各种日常任务的实用工具。当然，从技术突破到大规模商业应用还有很长的路要走，但LIFT为这条路径提供了一个清晰可行的方向。

对于研究者和工程师来说，LIFT框架提供了一个完整的开源解决方案，包括代码、实验数据和详细的技术文档。这种开放的态度不仅有利于学术界的进一步研究，也为工业界的应用奠定了基础。随着更多研究团队和公司基于LIFT开展工作，我们有理由期待在不久的将来看到更多令人惊喜的突破和应用。

Q&A

Q1：LIFT框架是什么？

A：LIFT是北京通用人工智能研究院开发的机器人训练框架，全称是"大规模预训练和高效微调"。它能让机器人在半小时内学会走路，并且快速适应新环境，就像教会运动员基本技能后能快速适应不同比赛场地一样。

Q2：LIFT框架相比传统方法有什么优势？

A：传统方法要么训练时间长，要么适应性差。LIFT框架通过三步走策略解决了这个问题：首先用大规模并行训练快速建立基础能力，然后用物理信息模型提供安全的虚拟练习环境，最后通过在真实环境执行确定动作、在虚拟环境探索新策略的方式实现安全高效的适应。

Q3：普通人什么时候能用上基于LIFT技术的机器人？

A：虽然LIFT技术已经在实验中表现出色，但距离大规模商业应用还需要解决一些挑战，比如降低对精密传感器的依赖、进一步减少计算资源需求等。不过研究团队已经开源了完整的技术方案，这将加速技术的发展和应用。