摘要：9月，华为诺亚方舟实验室联合德国达姆施塔特工业大学、英国帝国理工学院、伦敦大学学院与牛津大学，正式发布了一款开源机器人学习框架Ark。

9月，华为诺亚方舟实验室联合德国达姆施塔特工业大学、英国帝国理工学院、伦敦大学学院与牛津大学，正式发布了一款开源机器人学习框架 Ark。

无论是 DARPA 机器人挑战赛，还是人形机器人参加搏击表演，我们看到的几乎都是“钢铁肌肉”的突破。但

一旦谈到自主操作、智能控制，许多机器人又变得“迟钝”。

难道机器人自主能力真的很难突破？

多数机器人系统仍然依赖 C/C++ 编写，开发门槛高，接口复杂，硬件适配也不统一。

而与此同时，以 Python 为主的深度学习和机器学习早已形成了完整生态。

二者之间的鸿沟，成为了限制机器人智能发展的关键瓶颈。

Ark的核心目标是：搭建一套与主流机器学习生态深度融合的机器人学习平台。

Ark 使用 Python 作为主语言，同时保留了 C/C++ 的接口支持，用以满足实时控制等高性能需求。

在通信机制上，它选用了轻量化的 LCM（Lightweight Communications and Marshalling），并提供发布/订阅模式，方便模块之间异步通信。

它试图解决过去框架间“仿真和实机不能统一”“数据格式不一致”“训练部署脱节”等问题。

Ark声称，只需在配置文件中将 sim=True 改为 False，就可以将训练好的策略从仿真环境无缝迁移到真实机器人上。

听起来很理想，甚至让人觉得有些“过于简单”。

但华为和合作团队也给出了实际案例。

比如在 ViperX 300s 固定基座的机械臂上进行抓取-放置任务时，整个迁移过程只需修改一个变量，其他代码、数据结构和通道配置完全不变。

这一点，显著降低了从算法验证到实机测试的复杂度，也为机器人学习的落地提供了实际路径。

这种设计背后的关键，是 Ark 在仿真与实机之间构建了统一的通信接口与通道命名规范。

通过 YAML 文件进行统一配置，使系统结构和执行流程在两种环境中保持一致。

这种抽象机制，是它能够实现“策略即插即用”的核心。

Ark 在多个任务上的表现都较为扎实。例如：

模仿学习方面，Ark 支持 Diffusion Policy 和 ACT 等主流策略。研究者在 ViperX 与 OpenPyro 平台上，完成了从遥操作数据采集、策略训练到实机部署的完整闭环。

移动机器人任务中，Ark 可通过 LiDAR 数据与遥操作控制，完成 Rao-Blackwellized FastSLAM 建图，并结合 A* 路径规划实现导航。

融合大语言模型（LLM） 的尝试也已落地。Ark 在 Viper 机械臂上集成 DeepSeek-R1 模型，基于结构化提示词生成代码，执行抓取、移动、放置等任务。

它不是“什么都做”，而是“把能做的事拆成独立模块，再整合起来”。

虽然 Ark 提供了 C++ 封装接口和 ROS 桥接支持，但在面对一些仅提供厂商专有 API 的硬件时，仍需手动适配。

系统稳定性、长时间运行下的容错机制，仍需在实际工程中进一步验证。

不过，从设计理念来看，Ark 已经明显区别于过去偏向“实验性”的框架。

它不仅有完整文档、教程和社区支持，还通过 GitHub 开源方式鼓励外部贡献。

机器人自主能力滞后是工具链断裂。

Ark 不一定是唯一的“解法”，但它提出了一个重要的方向：用更接近机器学习生态的方式，构建机器人系统开发流程。

它没有试图“重做一遍 ROS”，也没有去“重新定义控制逻辑”，而是从数据通道、节点架构、策略接口等细节出发，把一个学术研究者能真正快速上手的工具链搭了起来。

在机器人智能的未来路上，真正的突破，往往来自那些能把科研和工程“粘”起来的人。

Ark 的出现，也许不是终点，但它已经在关键节点上，打通了一条路。

来源：小眼知心