基础模型+机器人模型在发展中的应用-ai导航网

近日，卡内基梅隆大学（CMU）的Yonatan Bisk和Google DeepMind的夏斐（Fei Xia）领导的联合团队发布了一篇综述报告，详细介绍了基础模型在机器人领域的应用和发展情况。这标志着机器人技术与智能技术结合的新进展，为机器人领域带来了更多可能性。

机器人技术的潜力

机器人技术在搭载智能技术后展现出无尽可能性。特别是近期，大型模型在机器人智能领域的应用引起了广泛关注。这些模型有望成为机器人的智慧大脑，通过感知、理解、决策和规划帮助机器人更好地适应不同环境，完成各种任务。

然而，要开发能够自主适应不同环境的机器人依然是一项充满挑战的任务。传统深度学习方法在机器人感知系统中通常需要大量有标注的数据进行监督学习，而标注数据的成本又非常高昂。经典监督学习方法的泛化能力有限，需要针对具体环境或任务进行领域适应，这增加了模型开发的难度。

基础模型，也称为大型预训练模型（LPTM），在解决这些挑战方面展现出了潜在的优势。这些模型具备强大的视觉和语言能力，已经在机器人领域得到了应用。不仅可以将现有的视觉和语言基础模型用于机器人，还有研究团队专注于为机器人任务开发基础模型，例如操控的动作模型或导航的运动规划模型。

尽管基础模型展现出强大的泛化能力，适应不同任务和具身方案，但机器人领域仍然存在一些难以解决的挑战。模型在实际部署中难以复现，泛化到不同机器人形态的问题尚待解决。此外，对于机器人系统的其他部分，如世界动态的基础模型或执行符号推理的基础模型，研究较少。

综述论文总结了机器人领域使用的基础模型，并强调了解决核心挑战的重要性。在这一领域取得更大进展的关键在于更多大型真实世界数据的收集以及支持多样化机器人任务的高保真度模拟器的发展。

在这篇综述论文中，研究者使用了“用于机器人的基础模型”这一术语，涵盖了现有的视觉和语言模型以及专门为机器人任务开发的基础模型。通过元分析，他们对这些模型的实验结果进行了总结。

为了更好地理解综述内容，团队首先提供了机器人学的基础知识，主要聚焦于基础模型时代之前机器人领域使用的方法。机器人的主要组件包括感知、决策和规划、动作生成。感知被分为被动感知、主动感知和状态估计，而决策和规划涉及经典规划方法和基于学习的规划方法。动作生成包括经典控制方法和基于学习的控制方法。

综述论文指出了典型机器人系统不同模块面临的五大核心挑战：泛化、数据稀缺、模型和原语要求、任务规范、不确定性和安全性。这些挑战涉及机器人系统难以准确感知和理解环境、数据的稀缺性、模型和原语设计的要求、任务规范理解的困难以及处理不确定性和安全性的问题。

综述论文为机器人领域的基础模型提供了全面的了解，并强调了解决挑战的重要性。随着技术的不断发展，基础模型在机器人领域的应用将持续推动机器人技术的发展，为未来创造更多可能性。