SONIC

SONIC: Supersizing Motion Tracking for Natural Humanoid Whole-Body Control进阶

英伟达把运动跟踪做大规模训练，得到的通用人形机器人全身控制基础模型

英伟达 GEAR 实验室（Zhengyi Luo、Linxi Fan、Yuke Zhu 等）2025 年 11 月发布，后发表于 Science Robotics（2026）。它认为人形控制器也能靠扩大规模变强，而运动跟踪（让机器人实时复现一段人体动作）适合放大：动捕数据自带密集监督，不用手工设计奖励。团队把网络从 120 万扩到 4200 万参数，用约 700 小时动捕（1 亿多帧）、约 2.1 万 GPU 小时训练，部署在宇树 G1 上。同一个策略通过统一的 token 接口，可接收手柄加实时运动规划器、VR 遥操作、视频模仿、文本和音乐生成的动作，也能接在 GR00T N1.5 等 VLA 后面做全身移动操作。代码已在 GR00T-WholeBodyControl 仓库开源。