Figure 02 进了车间：我跑了三个月仿真，最后发现还是得靠人肉调试
2026年8月，我和团队盯着屏幕上Figure 02 的最新演示视频，办公室里只有散热风扇的嗡嗡声。这是我的第三个创业项目，前两个，一个做AI辅助设计，一个做SaaS，都死在了「落地」这两个字上。这一次，我们押注AI+制造业，具体来说，是让具身智能机器人真正走进工厂流水线。 Figure 02 发布…
Sim-to-Real
Atlas 2.0 的腿为什么没软？DeepMind 那篇论文里的“软控制”到底难在哪
大家好，我是韩知行。今天咱们不聊大模型怎么把代码写得更漂亮，咱们聊聊腿。就在上周，波士顿动力放出了新一代Atlas的视频，说实话，我盯着屏幕看了五分钟没敢眨眼。那个处理杂乱木材的动作，那个在半空中调整重心的瞬间，它不再是那种冷冰冰的机械舞，它看起来……有点像人。这让我想起Google DeepMin…
Isaac 4.0生成式仿真训练零样本导航：仿真3000场景100%通过，实测32台AMR仅72%——我的14天踩坑全录
我是许彦，搞了五年机器人工程，从机械臂到人形机器人，最终落到仓储AMR上。2024年年底，NVIDIA放出了Isaac 4.0的整套生成式AI仿真管线，宣传里说“零样本导航，无需真实场景数据”。我当时正被客户逼着要把新一批AMR部署到三个完全陌生的仓库，根本没有打标签的时间和预算。技术会议一拍板，全…
仿真分拣99.3%，实测掉到71.5%——我拆解Optimus视觉运动策略后发现的Sim-to-Real鸿沟
去年12月，特斯拉放出了Optimus在工厂里分拣电池的视频。朋友圈刷屏了，投资人兴奋了，但我和几个做人形机器人的兄弟看完后，在群里沉默了很久。不是因为它不厉害——恰恰相反，它那个端到端视觉运动策略确实有两把刷子。我们沉默的原因很简单：我们自己也在做类似的事，知道从仿真到真实的迁移有多疼。 我叫许彦…
仿真零摔倒，实测8km摔一次——我把人形机器人送上亦庄半马赛道后的运动控制复盘
2024年4月14日，北京亦庄半程马拉松，我第一次带着自己的人形机器人站上真实公路赛道。前一天晚上我还坐在酒店房间里反复检查仿真数据：在NVIDIA Isaac Sim里，我的“星尘”机器人以6km/h的速度连续跑了300遍半马距离，姿态误差始终压在RMS 0.03 rad以内，步态稳定性100%，…