本文将围绕王韬涵博士的分享，梳理其在“精度与灵活性协同”“具身智能闭环训练”“开源仿真平台构建”等方面的核心观点与实践路径，为关注工业机器人智能化升级的研究者、工程师与行业伙伴，提供一个可供借鉴的技术框架与落地参考。

本篇将着重介绍世界模型的有关知识，并结合青龙机器人的仿真训练，更直观地展示机器人仿真平台的实际应用价值。

在前两篇中，我们依次讲解了“如何创建一个地形”以及“如何将地形添加到训练环境中”。从基础出发，逐步构建机器人可交互的三维仿真环境。在机器人强化学习训练中，地形的复杂度决定了策略的泛化能力，仅靠 jump_plat 和 jump_pit 等基础地形，难以满足真实场景下的鲁棒性需求。今天，我们将进入更复杂的训练场景：台阶地形与金字塔形台阶地形，它们是机器人强化学习中不可或缺的“能力测试场”。

当我们惊叹于人形机器人的流畅动作时，很少有人注意到，技术突破的关键藏在那些精密的关节模组之中。在人形机器人研发领域，关节模组是机器人实现灵活运动、负载承载和精准控制的核心部件，堪称机器人的“肌肉与骨骼”，其性能直接决定了机器人的灵活性、负载能力和运动精度。要理解人形机器人关节模组的真正价值，我们不仅要拆解它的技术内核，还要厘清选型逻辑，更需预见它未来的进化路径。

则贯穿整个系统，作为任务调度、状态管理与系统协调的核心平台，连接用户交互界面、本地或远程显示系统、云端部署模块与日志分析引擎等系统外设，同时实现指令下发、状态同步、数据采集与回溯等关键功能。，我们诚邀具身智能开发者、机器人控制研究者与软硬件系统工程团队一同加入，共建下一代可控、可拓展、可验证的开源控制系统，为具身智能的大规模落地铺设真正可用、可复用的技术底座。这是所有业务模块的运行基座，涵盖IO、

我们需要的，不只是更强的大模型，更是更紧密的协作网络。本篇将深入剖析控制大脑（C）的核心职能与实现路径，介绍如逆运动学、模型预测控制、动态阻抗控制等关键技术，解析真实落地项目中的工程方案，并探讨以C大脑为代表的控制模块，如何正在与上层大模型进一步融合，迈向端到端的一体化智能架构。同时，我们也将展望其未来可能的演化方向——从模块化向紧耦合、从指令驱动到语义内生、从“ABC串联”向“AB融合C”或“端

在上海交大举办的校源行线下活动中，来自国家地方共建人形机器人创新中心（以下简称“国地中心”）的运动控制专家 Darren老师带来了关于人形机器人运动控制框架的精彩分享。本文将围绕该框架的设计背景、核心模块、控制算法与仿真系统展开介绍，深入浅出地剖析了人形机器人运动控制框架的关键要素，让我们对这一前沿科技领域的认知更加清晰。

随着行业不断发展，开源合作成为行业趋势，众多企业开始共享数据集和核心技术，加速行业发展。开源能避免重复研发，降低技术门槛和成本，吸引更多开发者参与。通过共享代码、数据和硬件设计，加速技术创新与应用开发，推动产业标准化，促进人形机器人快速落地与生态繁荣。

机器人强化学习中的地形训练是利用强化学习算法让机器人在不同地形环境中通过试错学习最优行为策略的过程，通过环境建模、策略学习与优化等环节，使机器人能够自主适应复杂多变的地形，提高其移动效率、稳定性和自主性，减少人为干预，从而在实际应用中更好地应对各种复杂场景，提升机器人在复杂环境中的性能和可靠性。

本文深入剖析了青龙全尺寸通用人形机器人硬件平台的设计理念、流程及关键系统设计。全方位介绍了青龙硬件系统的设计内容，涵盖总体设计、构型设计、功能划分与设计、行走与驱动系统设计、操纵与作业系统设计、能源动力系统设计以及感知与控制系统设计等方面，各部分均详细阐述了设计的关键点与技术细节。此外，文章还对人形机器人直线关节技术进行了探讨，为相关技术研究与应用提供了有价值的参考。