在机器人控制领域，英伟达研究团队近期取得了令人瞩目的突破，他们推出的神经网络系统HOVER以惊人的150万参数实现了人形机器人的高效控制，超越了传统专用控制系统的性能。这一成就不仅彰显了系统设计的卓越精妙，也为未来的机器人技术开辟了全新方向。
HOVER的训练在英伟达的Isaac模拟环境中进行，具有令人震惊的加速效果——在虚拟空间中，一年训练量仅需一块GPU运算50分钟即可完成。这种高效的训练模式为机器人的实际应用提供了无限可能。HOVER的最大亮点在于其适应性，无需额外调优就能轻松从模拟环境迁移到真实机器人上，支持多种输入方式，包括通过Apple Vision Pro等XR设备追踪动作，甚至使用标准游戏手柄进行控制。
更令人振奋的是，HOVER在所有控制方式上的表现都超越了专门为单一输入方式设计的系统。这一现象或许源于其对平衡性和精确肢体控制等物理概念的深刻理解，使得知识可以在不同控制方式间无缝迁移。该系统是基于开源的H2O & OmniH2O项目开发，能够控制任何能在Isaac模拟器中运行的人形机器人。英伟达已经将示例和代码公开，为机器人研究和开发带来了新的机遇。
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