# 地平线开源了 4 亿参数的机器人控制模型 HoloMotion-1，能跳舞、搬箱子，端侧跑到 300 帧

> 原标题：地平线开源 HoloMotion-1 4 亿参数机器人小脑大模型，可实现舞蹈、健身、搬箱子等动作

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-05-19T08:08:57.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/23663
- 原文：https://www.ithome.com/0/952/354.htm

## 摘要

地平线机器人实验室把一个人形机器人全身控制模型 HoloMotion-1 开源了，参数规模 4 亿，他们管它叫“机器人小脑”。这个模型用了 MoE 稀疏激活和 KV-cache 推理，把单步推理开销压下来，在端侧能跑到约 300FPS，比常见的 50Hz 控制频率高出一大截。训练数据来源比较杂，包括互联网视频、光学动捕、VR 遥操作和惯性动捕，经过统一...

## 推荐理由

HoloMotion-1 是一个开源机器人控制模型，4 亿参数能在端侧跑到约 300FPS，对做具身智能的团队来说是个可复现的参考。不过目前只看到动作生成能力，正文没披露在真实机器人上的成功率或延迟数据，实际部署效果还得等后续验证。整体偏技术发布，影响力集中在机器人圈子，放在 featured 档位合适。

## 锐评

地平线这次把HoloMotion-1完整开源了，代码、模型、技术报告都给了，这点值得肯定。4亿参数放在机器人控制里算很大了，他们用MoE稀疏激活和KV-cache把单步推理开销压下来，端侧能跑到约300FPS，比常见的50Hz控制频率高出不少，意味着动作响应可以更细腻。

训练数据来源比较杂，互联网视频、光学动捕、VR遥操作、惯性动捕都用上了，统一处理后喂给模型。从展示的动作看，跳舞、爬行、搬箱子这些确实覆盖了全身控制的几个难点，而且声称是零样本迁移，没针对每个动作单独调参。

不过正文没披露真机测试的成功率、连续运行时长，也没提摔倒或动作失败时的恢复机制。300FPS是推理速度，不代表动作质量一定好。另外，4亿参数在端侧芯片上到底占多少算力和功耗，也没给具体数字。这些信息缺口让“小脑”这个说法还停留在实验室阶段，离实际部署有多远不好判断。