主要内容
瑞士初创公司Flexion Robotics（由前Nvidia机器人研究员创立）开发出训练人形机器人执行复杂任务的新方法，通过AI与强化学习实现高效自主操作。
传统训练依赖遥操作（人工控制），在陌生环境中可靠性差；而Flexion的系统更高效，能在未编程场景下自主执行任务。例如，其演示中，改装的Unitree人形机器人接收指令：“取楼梯上的零食包裹，乘电梯返回，开箱并放入抽屉”，即可完成全流程操作。
技术核心在于“技能迁移”：主AI模型通过消化人类操作视频学习基础技能，在模拟环境中验证后，匹配到现实任务。“秘密成分”是强化学习（通过试错训练），覆盖从AI模型到电机控制的全流程，确保机器人平衡、肢体运动等核心功能。
专家指出，人形机器人的价值在于背后的AI模型而非机器人本身。ABI Research预测2036年机器人基础模型市场规模将达1500亿美元。Flexion正与多家机器人公司合作，技术可跨不同人形结构，但需与硬件厂商深度协作，否则“市场无从谈起”。
