苹果公司近期在科技领域投下了一枚震撼弹，公开了一项旨在优化人形『机器人』️学习效率的创新技术——PH2D方法。这项技术巧妙融合了人类教练的专业指导与『机器人』️示范者的实际操作，为『机器人』️的训练开辟了一条既经济又高效的全新路径。
在一篇题为《Humanoid Policy ~ Human Policy》的研究论文中，苹果详细阐述了传统训练方法的局限性。以往，『机器人』️示范者虽被广泛采用，但这一过程不仅耗时费力，还需依赖价格高昂的远程操作数据采集设备，极大地限制了训练的普及与效率。
苹果的新方法则通过整合人类教练与『机器人』️示范者的数据资源，巧妙地利用了改造后的消费级硬件进行训练素材的制作。例如，经过特别调整的Apple Vision Pro头显，仅需左下角摄像头即可完成视觉捕捉任务，并结合ARKit技术，轻松获取头部与手部的三维姿态信息。而另一款改装后的meta Quest头显，则搭载了mini ZED立体摄像头，成为了一款经济实惠的数据采集神器。
在训练过程中，人类教练负责演示具体的操作动作，如抓取、抬升、倒水等，并同步进行语音讲解。这些精心录制的视频经过降速处理后，成为了『机器人』️学习的宝贵资料。人类教练的专业指导与实际操作演示相结合，使得『机器人』️的学习过程更加直观且易于理解。
苹果还研发了一款名为“Human-humanoid Action Transformer”（简称HAT）的模型。这款模型能够统一处理来自人类教练与『机器人』️示范者的多模态数据，构建了一个通用的行为策略框架。在多项任务测试中，HAT模型展现出了比仅依靠『机器人』️示范更强的适应能力与稳定性。特别是在执行垂直抓取等复杂任务时，其表现更是优于传统的单一数据源训练方式。
虽然目前苹果仅展示了相关的『机器人』️灯效原型，但业内已有传闻称，该公司正在秘密研发面向消费者市场的移动式『机器人』️产品。这些『机器人』️预计能够胜任家务协助等基础任务，为人们的生活带来极大的便利。研究结果显示，这种结合式的训练方法不仅显著降低了训练成本，还使得『机器人』️在实际场景中的表现力得到了质的飞跃。
