多机构联合综述：行为基础模型助力人形机器人，实现高效全身控制新突破
人形机器人全身控制面临复杂动力学与任务泛化性挑战，传统控制器依赖模型或泛化性差。行为基础模型（BFM）通过大规模预训练习得通用技能，支持零样本适应任务，成为研究热点。最新综述由多机构联合发布，系统梳理BFM的发展路径、算法分类、应用潜力与现实限制。当前BFM已在仿真中展现优异性能，但Sim2Real差距、数据稀缺、泛化能力仍是主要挑战。未来研究将探索多模态感知、与大模型融合、评估体系构建等方向，同时需应对伦理与安全风险。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/V9zFIZRxjL0GLE7rxNREZQ
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