地平线HoloMotion-1开源机器人小脑模型测评：端侧300FPS性能榜单解析

地平线机器人实验室开源了其核心成果——HoloMotion-1，一个专为通用人形机器人全身运动控制设计的“小脑”模型，参数量级达到4亿。

这一规模具有标志性意义。此前，主流机器人运动控制模型的参数多在百万至千万量级。HoloMotion-1将这一基准提升了一个数量级。更重要的是，它并非一个仅能部署于云端的重型模型。通过架构优化，该模型能在机器人本体（端侧）实现约300 FPS的实时推理速度，远超机器人控制通常所需的50Hz响应门槛。

模型性能的根基在于其高质量、多模态的训练数据体系。HoloMotion-1的数据源覆盖广泛：包括从互联网视频中重建的人类动作序列、专业光学动作捕捉数据，以及通过VR设备与惯性动作捕捉系统采集的遥操作数据。所有数据均经过一套标准化的处理流程，被转化为机器人可解析与执行的运动指令。

在实体机器人测试中，该“小脑”模型展现了卓越的零样本泛化能力，能够直接执行多种高难度动作：

基于网络视频学习的高动态舞蹈动作；源自精密光学动捕数据的爬行、坐下、高踢腿等涉及复杂接触的步态；通过低成本VR设备采集的健身动作；以及利用惯性动捕数据训练的人机协作任务，如搬运箱子。

这些任务并非孤立演示，而是系统性地涵盖了人形机器人运动控制的核心挑战：大范围关节运动、低姿态稳定性维持、频繁的环境接触交互、动态平衡控制，以及对遥操作指令的高保真实时响应。HoloMotion-1在这些关键维度上的表现，标志着全身运动控制向更高阶的自主性与适应性演进。