Workhorse：从人类演示学全身移动操作

2026年10月7日，AGI Hunt 报道，UC Berkeley 团队发布 Workhorse 项目，让 G1 人形机器人直接从人类演示数据学习全身移动-操作（loco-manipulation）技能。报道称，该方法无需机器人本体采集、遥操作或动作重定向，演示一次即可通过全自主方式执行，实时完成任务；团队在演示视频中尝试用各种方式让机器人失败，但均未成功。该工作由 ChongZzZhang 在 X 上转发。后续同一来源的报道补充称，该方法大幅降低了人形机器人技能学习的门槛与数据成本，展示出从人类视频直接迁移到机器人全身操控的潜力。目前报道仍未涉及具体方法细节、量化评测结果或应用场景。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。