亮源新创三连发：跑酷、跨本体导航、受伤还能走，机器人在解决「换身体不重训」

量子位 9 月 13 日报道，亮源新创一个多月内连续发布三项技术。LightParkour 针对全身运动中的复杂接触：从真实人类动作里恢复一段动作种子，再连同障碍物一起放进物理仿真重建接触力与执行器约束关系，成功后提高障碍难度并把成功轨迹作为下一轮参考——从 45 厘米障碍的初始动作出发，逐步生成覆盖到 75 厘米的参考轨迹（约等于 90 厘米高的 Lightbot 0 的 83% 身高）；技能切换不再依赖人工规则，最终机上跑的是一个统一的循环深度视觉策略，只用胸前深度相机、本体感知和速度指令，50 Hz 机载运行，不需要运行时参考轨迹、外部动作捕捉或机外状态估计。LightNav-0 解决导航的数据瓶颈：用 Real2Sim2Real 数据引擎把 2,000+ 个互联网来源的真实场景转换为可复用仿真环境，生成 4,000+ 小时视觉、语言与动作后训练经验；实验发现扩大环境覆盖度比在同一环境里堆更多轨迹更能稳定提升泛化；它引入 Point CoT（先在图像空间预测目标点与可通行点，再生成动作 token），公开的 8 项消融评测中平均任务成功率提高 8.4 个百分点、SPL 提高 5.7 个百分点，同一个模型零样本迁移到人形、四足、轮式与飞行机器人。Light REACT（REsilient humAnoid ConTrol）针对异常状态：目标不是维持标准步态，而是在身体条件变化后尽量用剩余全身能力继续移动。

量子位 9 月 13 日的报道把亮源新创过去一个多月的三项技术串在一起看。报道给出的问题清单很具体：一个机器人能跨过固定高度的障碍，不代表换一种障碍还能完成；能在一个房间里导航，不代表换场景、换本体仍然有效；正常状态下能稳定行走，也不代表受到撞击、跌倒甚至关节损伤之后还能继续工作。

LightParkour：把动作重定向的坑交给仿真重算

跑酷是全身运动里涉及复杂接触的典型任务——普通行走靠双腿与地面形成支撑，而要攀爬、撑越或跨越较高障碍时，环境本身会成为身体支撑的一部分。直接做动作重定向（Motion Retargeting）会把人类动作映射到机器人身上，容易出现手掌悬空、身体穿过障碍物，甚至整条轨迹超出机器人动力学能力。

它的做法是先恢复一段简短的动作种子，再把动作与对应障碍物一起放进物理仿真，由仿真重新建立动作、障碍物、接触力与执行器约束之间的关系；成功后提高障碍难度，并把成功轨迹作为下一轮训练的参考。于是从一段针对 45 厘米障碍的初始动作出发，可以逐步生成覆盖到 75 厘米障碍的参考轨迹——对应约 90 厘米高的 Lightbot 0 的 83% 身高。更关键的是技能切换也不再靠人工规则，系统会自己学什么时候保持行走、什么时候进入全身动作、什么时候回到普通运动。最终在机上运行的是一个统一的循环深度视觉策略：只用胸前深度相机、本体感知与速度指令，50 Hz 机载运行。

LightNav-0：导航的瓶颈是数据，不是模型

语言模型有互联网级文本数据，机器人没有天然存在的「机器人互联网」。如果导航经验全靠真机遥操作采集，每增加一个环境或一个本体都意味着新的数据成本。亮源新创用 Real2Sim2Real 数据引擎把 2,000+ 个互联网来源的真实场景转换为可复用的仿真环境，形成 4,000+ 小时视觉、语言与动作后训练经验；同一个场景可以产生不同目标、不同路线、不同视角与不同任务，摄像机几何也能随训练变化，避免模型只适应某一种固定视角。

这里有一个值得单独记下的实验结果：在当前实验范围内，扩大环境覆盖度比单纯增加相同环境里的轨迹数量，更能稳定提升泛化能力。作者据此提出，Physical AI 的数据规模化可能和大语言模型不同——不只是要更多数据，而是要在更多样的环境里积累经验。

模型结构上，LightNav-0 引入 Point CoT：先在图像空间预测目标点与可通行点，再生成后续动作 token，把推理从「视觉+语言直接出动作」改成「视觉语言理解→空间推理→动作生成」，并用 RVQ 动作编码器把连续轨迹压缩成 3 个动作 token，让视觉、语言、空间位置与机器人动作进入统一训练框架。公开的 8 项消融评测里，引入 Point CoT 后平均任务成功率提高 8.4 个百分点、SPL 提高 5.7 个百分点。在 10 个仿真设置中覆盖指令跟随、目标导航与具身视觉跟踪，真机部署时同一个模型零样本迁移到人形、四足、轮式和飞行机器人。

Light REACT：身体坏了，也得继续走

第三项针对的是异常状态：被撞、跌倒、执行器故障、关节锁死，或环境限制了原本的运动方式。这类情况单次实验里频率不高，但部署规模一大，绝对次数就上来了。Light REACT（REsilient humAnoid ConTrol）的目标不是让机器人永远保持标准步态，而是身体条件变化后尽量利用剩余的全身能力继续移动：正常走可以，跛行可以，单腿跳可以；双腿无法维持直立时，让手臂参与支撑、切换到爬行——判据始终是「在当前身体条件允许的范围内继续完成运动」。