EP19 专访罗正宜：关于SONIC的深度对谈

SONIC 作为一个通用人形机器人控制器，通过将 Motion Tracking 任务规模化，实现了从虚拟环境到现实世界的跨越。该系统利用 700 小时的高质量光学动捕数据，通过强化学习训练出能够映射多种输入接口（如 VR、手柄、语音及 VLA 模型指令）的底层控制器，显著提升了机器人在复杂动作执行中的流畅度与泛化能力。虽然目前在处理如上下楼梯等特定复杂地形或极端交互场景时仍存在局限，但其通过统一潜空间（Latent Space）架构，成功实现了不同控制接口的无缝切换。英伟达 Gear Lab 研究员罗正宜指出，未来通过引入更多元的多模态数据及进一步优化物理仿真中的 Retargeting 流程，将是推动人形机器人实现更广泛通用性的关键路径。