具身智能从原理到真机实战--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 基础：让 Agent 开发经验无缝迁移到具身智能
- 成本：无需昂贵 GPU，低成本机械臂跑通实操
- 路径：打通从数据采集到真机成功率的完整闭环
- 成果：产出可演示、可测评、可迭代的真机作品
课程介绍
Agent 正在从屏幕走向物理世界，能自主完成任务、会调用工具的它，下一步要实现的是：如何看见世界、理解环境，并真正完成一系列动作？
对有 Agent 开发经验的工程师来说，这不是从零开始，而是带着工程方法论「降维」进入一个紧缺工程师的领域——具身智能。
从“模型能训练”到“机器人能稳定完成任务”，要补哪些知识、留下哪些证据，怎样排查失败，这个过程中存在一条高效的能力迁移路径，这门课分享的就是这条路径。
课程设计：
课程由五个模块组成，始终围绕同一条主线推进。
原理底座篇先回答“为什么”。你会用 MDP 看懂感知、决策和执行，分清模仿学习、强化学习与 VLA 的边界，再沿着协变量偏移理解单帧 BC 为什么一进闭环就容易崩，以及 ACT、Diffusion、Flow Matching 三类动作头分别在解决什么问题。
数据平台篇处理最容易被低估的一层。你会从一帧数据出发，读懂 LeRobot Dataset v3 的 Parquet、MP4、metadata 和 stats，随后把采集纪律、质检、加工、打标、轨迹还原与失败补采接成数据飞轮。你不只会“录数据”，还会判断一批数据为什么值得训练。
LeRobot 框架实践篇进入模型。先沿数据流和 processor 合同排查真机乱动，再建立 ACT 基线。随后再做 Diffusion 的公平对照和 SmolVLA 的参数高效微调，判断什么时候该换模型，什么时候应先修数据和执行链路。
真机机械臂篇把策略接到 SO-101。从电机、总线、标定和相机建立硬件心智模型，依次通过连通、安全、小步运动、遥操作、采集、回放、训练和评测。这里不会把真机当作最后一讲的彩蛋，安装、校准、遥操作和失败诊断本身就是主线。
工程交付篇把前面的能力组装起来。大模型提出计划，技能层限定任务范围，ACT 或 VLA 生成连续动作，再逐项接入限幅、停止、接管和运行记录。最终交付一份可用于面试求职的具身 Agent 作品集。
课程提供配套仓库：https://github.com/qingxunwz-cmyk/lerobot-data-lab
我们目前身处机器人开发窗口期，期待与你一起投身具身智能浪潮，共同参与这一前沿领域的成长与突破！
课程目录（更新中）
开篇词
- 开篇词｜打通原理、数据、框架、真机四条线，让具身智能从论文回到桌面臂
原理底座篇
- 01｜全景：具身智能技术栈地图，你在哪、缺什么、能去哪？
- 02｜认知：什么是具身智能，和普通 AI Agent 差在哪？
- 03｜三大范式：模仿学习/强化学习/VLA，该选哪个？
- 04｜动作分块与及时纠偏：训练时看着会做，真机为什么越走越偏？
- 05｜不同的动作生成方法：两条路线都正确，真机该怎样选？
数据平台篇
- 06｜起点：一帧机器人数据长什么样？
- 07｜LeRobot Dataset v3.0 标准：为什么要学数据格式？
- 08｜从任务安排到现场检查：怎样采集有用的示范？
- 09｜采集完的数据，怎样整理交给训练？
- 10｜模型总在同一个地方失败，下一批示范该补什么？
LeRobot 框架实践篇
- 11｜LeRobot 真机部署的第一排查清单：模型一上真机就乱动怎么办？
- 12｜先用 ACT 建立基线：从小批量训练检查到真机评测
- 13｜一次公平的对照实验：ACT 已经能用，为什么还要试 Diffusion Policy？
- 14｜SmolVLA 预训练 + LoRA 微调：怎样让已有模型适应自己的任务？
- 15｜实验设计与自动评测：如何科学判断策略真的变好了？
真机机械臂篇
- 16｜LeRobot 硬件控制过程：策略输出怎样变成电机动作？
- 17｜连接、标定与试动：SO-101 真机运行前的准备工作
作者介绍
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