FRoM-W1：语言指令驱动人形机器人全身控制新框架-洪萨配资

FRoM-W1：语言指令驱动人形机器人全身控制新框架

【免费下载链接】FRoM-W1项目地址: https://ai.gitcode.com/OpenMOSS/FRoM-W1

导语：复旦大学NLP团队与OpenMOSS联合发布FRoM-W1框架，首次实现自然语言指令直接驱动人形机器人完成复杂全身动作，标志着通用人形机器人控制技术迈出关键一步。

行业现状：从"定制编程"到"自然交互"的跨越

当前人形机器人领域正面临重大技术瓶颈——尽管机器人已能完成舞蹈、后空翻等高难度动作，但这些行为大多依赖工程师的手动编程或针对特定任务的定制化训练。据行业调研显示，单个复杂动作的开发成本平均超过100小时，且难以迁移到不同机器人平台。这种"动作碎片化"问题严重制约了人形机器人的商业化落地进程。

与此同时，大语言模型的突破性进展为解决这一困境提供了新思路。2025年以来，"文本到动作"(text-to-motion)技术成为人机交互领域的研究热点，但现有方案普遍存在指令理解片面、动作生成僵硬、物理稳定性差等问题。市场迫切需要一种能够真正理解自然语言、生成流畅动作并确保机器人稳定执行的端到端解决方案。

FRoM-W1框架：两大核心模块实现语言到动作的完整闭环

FRoM-W1（Foundational Humanoid Robot Model - Whole-Body Control, Version 1）创新性地提出两阶段控制架构，构建了从语言指令到机器人动作的完整转化链路。

H-GPT：让机器人"听懂"人类语言

框架第一阶段H-GPT（Humanoid-GPT）模块基于Meta Llama-3.1-8B模型构建，通过大规模人类动作数据训练，实现了对复杂语言指令的深度理解。该模块创新性地引入思维链（Chain-of-Thought）技术，能够将抽象指令分解为具体动作步骤。例如，当接收到"请帮我把桌子上的红色杯子递给左边的人"这样的复杂指令时，H-GPT会自动拆解为"识别红色杯子→规划抓取路径→计算转身角度→执行递送动作"等子任务序列。

H-ACT：让机器人"精准执行"动作

第二阶段H-ACT（Humanoid-Action Control）模块则解决了动作从虚拟到现实的转化难题。该模块首先将H-GPT生成的人类动作数据重定向为特定机器人模型（如Unitree H1和G1）的关节角度序列，然后通过强化学习在物理仿真环境中进行优化训练，最终通过模块化的"仿真到现实"（sim-to-real）部署框架RoboJuDo，确保机器人在真实物理世界中稳定执行动作。

技术突破：从实验室到现实世界的跨越

FRoM-W1在HumanML3D-X基准测试中表现出显著优势，在动作多样性、自然度和指令匹配度等指标上均超越现有方案。更重要的是，通过强化学习微调，机器人在真实环境中的动作跟踪精度提升了37%，任务成功率平均提高29%，有效解决了传统方法中机器人动作僵硬、易跌倒的问题。

这一艺术化的"Hi"标志象征着FRoM-W1框架致力于实现人机之间自然、友好的交互方式。正如这个融合东方美学与现代设计的标识所示，该框架在技术创新中融入了对人类交互习惯的深刻理解，为未来人形机器人走进日常生活奠定了基础。

行业影响：开启人形机器人"通用智能"新纪元

FRoM-W1的开源发布将对人形机器人行业产生深远影响。首先，其模块化设计使开发者能够快速适配不同品牌和型号的机器人，大幅降低开发门槛；其次，基于自然语言的交互方式打破了传统机器人编程的技术壁垒，使非专业用户也能通过日常语言控制机器人；最重要的是，该框架建立了从语言到动作的完整技术栈，为通用人形机器人的发展提供了标准化路径。

随着FRoM-W1的推广应用，预计到2027年，人形机器人的动作开发效率将提升10倍以上，推动服务机器人在家庭护理、工业协作、教育培训等领域的规模化应用。同时，该框架积累的"语言-动作"关联数据，将进一步促进人工智能对人类行为理解的深化。