輝達 GEAR 實驗室和卡內基美隆大學的研究人員共同開發了一個突破性的 AI 框架 ASAP
（代表「對齊模擬與現實物理以學習敏捷人形全身技能」），有效縮小了機器人在模擬和
現實世界運動之間的差距。

這個系統採用兩階段方法，首先在模擬環境中進行初步訓練，然後運用專門的神經網路來
適應現實世界的物理差異。與現有方法相比，ASAP將模擬和實際運動之間的誤差減少了約
53%。

研究團隊使用Unitree G1人形機器人進行測試，成功展示多項令人印象深刻的動作能力，
包括超過一公尺的往前跳。更引人注目的是，機器人能夠模仿足球明星C羅（克里斯蒂亞
諾· 羅納度，Cristiano Ronaldo）、NBA球星勒布朗· 詹姆斯（LeBron James）和柯比·
布萊恩（Kobe Bryant）等體育明星的招牌動作或慶祝動作。正如輝達高級研究經理兼

在技術層面，ASAP的第一階段利用從影片中擷取的運動數據來訓練初始控制策略。當機器
人部署到現實環境時，框架會收集實際表現數據，並訓練一個增量動作模型，來彌補模擬
與現實之間的差異，這使得機器人能夠更準確地執行複雜的人類動作。

儘管取得了顯著進展，該項目也揭示了現有的硬體限制。在進行高強度動態運動時，電機
容易過熱，研究過程中甚至導致兩個機器人受損。然而，研究團隊認為這只是開始，他們
已在GitHub上公開原始碼，期待其他研究人員能進一步改進這項技術。