逐際動力提升方法多樣。

首先，采用英偉達升級版 Isaac 平臺，提高強化學習，打造通用機器人泛化能力，其優勢包括易用性高、響應速度快，能高效采集交互數據，大幅提升訓練效率。

其次，提出迭代式預訓練方法，劃分通用機器人基礎運動能力級別，循序漸進預訓練，讓訓練結果更可控，高效產出和收集有效數據。

再者，采用 Real2Sim2Real 閉環，從仿真到真實環境循環訓練，不斷提升訓練難度，根據真實環境采集數據修正仿真環境，提高算法性能。

在人形機器人方面，逐際動力通過實時地形感知，規劃自然動態運動路徑，實現更好的環境適應性和魯棒性。

針對全身運動控制，優化算法，協調肢體動作，提高動態性能。通過軟硬件協同發展，升級關節性能、優化整機結構，提升整機性能。

此外，基于實時目標感知，應對任務變化，排除外部干擾，重新規劃任務路徑。聚焦全身運動規劃，實現移動操作泛化能力，從感知到執行形成閉環，及時糾正規劃和執行，發揮雙腿雙手臂構型優勢，提升工作效率和負載能力。