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野村国际：伯克利SuperMimic研究使人形机器人全身运动控制训练算力消耗压缩逾1000倍，原需128块GPU运行一周现仅需一块H100跑三小时

发生了什么

野村国际（香港）在最新报告中表示，加州大学伯克利分校名为SuperMimic的论文显示，人形机器人全身运动控制器的训练算力消耗可压缩逾1000倍——原需128块GPU运行一周的任务，现仅需一块H100 GPU运行三小时即可完成。该论文已被CoRL 2026收录，并于10月20日发布于arXiv。此前表现最优的公开系统SONIC训练耗时约21000 GPU小时。报告援引论文数据称效率增益有三：其一，在学习模型内部训练比物理仿真器快逾10倍，最大批量规模下可达62倍；其二，模型可微分性将所需训练步骤削减约64倍；其三，动作数据从1小时扩展至264小时，模型预测误差保持稳定。基准测试中，SuperMimic面对129514个动作仅失败25次（SONIC失败179次），两块GPU训练9.8小时后实现零失败，该控制器随后在宇树科技G1真实机器人上完成侧滚和360度翻转。野村同时提示：千倍比较并非严格同类对比（SuperMimic所用动作数据约少2.3倍且采用更新一代GPU型号）；研究仅覆盖平坦地面身体运动（"小脑"层面），不涉及物体抓取与操作，训练数据完全来自仿真器。野村认为竞争焦点将从运动软件转向硬件一致性，SuperMimic要求关节标定误差仅±0.01弧度；报告援引调研称约300家中国企业已能提供某一关键运动控制功能，宇树科技在硬件与运动控制方面1至2年的领先优势正在收窄。野村维持对宇树科技的"买入"评级，目标价人民币370元，对应2027年预期市销率25倍，理由是2026至2028年销售额复合年增长率预计达122%并具备规模化量产能力；报告并估算执行器成本约占人形机器人零部件总成本的50%至75%。