TRACE：人形机器人动作编辑框架

2026年10月16日，arXiv Robotics 刊出 Zejian Kang 等作者的论文，提出 TRACE——一个面向 Unitree G1 人形机器人的动作生成与编辑框架。据该报道，TRACE 以类型化、可度量的运动学量为核心，让语言模型从动作数据中预测支撑、根节点与手部事件，并将这些信息与文本一同输入扩散生成器，从而实现动作生成与编辑。报道称该框架面向 Unitree G1 这一具体机型，未提及其他机器人平台，也未说明是否开源、是否收费或有无使用额度限制。目前公开信息仅来自这一篇论文报道，尚无后续跟进报道，事件进展停留在框架发布阶段。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。