🎯 情报来源：量子位
美国东北大学与波士顿动力RAI联合研发的HEP（Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer）框架在ICML2025亮相，其首创的”坐标系转移接口”技术实现机器人1-shot泛化学习突破。该框架通过分层策略结构，在RLBench 30个模拟任务测试中，将复杂任务成功率较传统方法提升60%，真实机器人仅需30条演示数据即可完成多步协作的”洗锅”任务。
核心技术采用高层策略输出作为低层策略的参考坐标系，通过体素编码器实现三维视觉高效处理。实验数据显示，在Pick&Place任务中，低层扩散模型通过单次演示即实现1-shot泛化，环境扰动下的任务稳定性提升显著。
💡 核心要点
- 1-shot泛化能力：坐标系转移接口实现低层策略仅需1次演示即可适应新场景
- 60%效能提升：在环境扰动测试中成功率超越传统方法达60个百分点
- 30条数据学习：真实机器人仅需30条演示掌握多步骤”洗锅”复杂任务
- 三层技术架构：高层目标规划+低层局部优化+体素编码器，处理速度提升40%
- 跨平台兼容性：接口设计预留VLM和跨平台多模态集成能力
📌 情报分析
技术价值：极高
实验数据证明其1-shot学习能力突破现有机器人泛化瓶颈，坐标系转移机制具有方法论创新价值
商业价值：高波士顿动力背书+60%稳定性提升，在工业检测、仓储物流等场景具快速落地潜力
趋势预测：极高接口设计契合多模态AI发展趋势，或成机器人操作系统标准模块