近日，北大与启元机器人董豪团队联合推出HIL-UMI技术，成功让具身机器人后训练摆脱“真机依赖”。针对传统真机后训练成本高昂、效率低下的行业痛点，HIL-UMI创新性地引入“人在环路”机制。操作员手持夹爪示范，模型在后台实时预测并比对动作，发现分歧即触发定向补录，形成自动纠错闭环。测试显示，该技术使采集效率提升5.63倍，任务平均分升至94.8，多项任务成功率达100%。该技术大幅降低边际成本，让后训练具备“分布式”可能，为具身智能规模化落地提供关键支撑。