上证报中国证券网讯（记者李雁争）北京通用人工智能研究院（简称“通研院”）近日发布人形机器人通用运动框架OmniXtreme（通极）。该框架成功让机器人学会执行包括后空翻、托马斯全旋、武术踢击在内的数十种高动态“极限运动”，并在机器人上实现了真实世界的高成功率部署，成为首个可以执行各种极限动作的通用策略。“一套算法统一多套运动”为人形机器人学习复杂运动方式带来明显提效。

　　与传统强化学习“从零开始训练一个统一策略”的方式不同，OmniXtreme（通极）为类人机器人高动态控制与泛化提供了一条新的技术路径，即一种两阶段学习框架。

　　第一阶段，研究团队首先为不同动作训练专门的“专家策略”，利用生成式建模方法，将这些专家能力融合为一个统一策略。这种方式不再把控制看作简单的函数映射，而是学习动作分布的生成过程，显著提升了策略表达能力，使系统能够同时覆盖更多类型的复杂动作。

　　第二阶段，在生成式策略基础上，通研院进一步引入考虑真实电机物理特性的强化学习优化，包括电机扭矩—速度关系建模、制动功率约束、更真实的执行器物理模拟。这些设计显著提升了策略在真实机器人上的可执行性，使仿真中学到的技能能够更稳定地迁移到真实机器人系统中。

　　实验结果表明，该方法在人形机器人多种高动态动作任务上取得了超过90%的成功率。OmniXtreme（通极）解决了动作保真度与可扩展性兼顾的难题，成为下一代人形机器人动作泛化框架，将为未来更加复杂的机器人技能学习奠定基础。