【中国科学杂志社】大模型驱动的具身智能-发展与挑战

近日，中国科学杂志社发布了一份名为《大模型驱动的具身智能：发展与挑战》的研究报告。这份报告深入探讨了大模型技术与具身智能相结合的前沿领域，分析了如何利用大模型的感知、推理和逻辑思维能力提升具身智能的数据效率和泛化能力，并展望了这一交叉领域未来的发展方向。报告中指出，随着大模型能力的不断提升和具身智能中示教数据、仿真平台、任务集合的不断完善，两者的结合将成为人工智能的下一个浪潮，有望成为人工智能迈向实体机器人的重要突破口。报告内容丰富，涵盖了技术背景、学习框架、大模型技术等多个方面，为相关研究人员提供了宝贵的参考和深刻的洞见。

大模型驱动的具身智能正成为人工智能领域的新热点。这种智能结合了机器人学、认知科学和人工智能，旨在通过大型模型提升机器人的感知、推理和行动能力。随着技术的进步，大模型与具身智能的结合预示着人工智能的新浪潮，可能成为AI走向实体机器人的关键突破。

具身智能的发展历史悠久，从图灵提出机器如何感知和理解世界的疑问开始，到布鲁克斯强调智能应通过与环境的主动交互中获得，这一领域不断深化。近年来，深度学习在图像识别、语言处理等领域取得突破，但这些非具身智能体缺乏与环境交互的经验。相比之下，具身智能强调感知-运动循环，使用物理实体来感知和建模环境，进行规划和决策，最后完成任务。

大模型技术的发展为具身智能带来了新的机遇。以ChatGPT为代表的大语言模型在自然语言理解和生成任务中表现出色，其逻辑推理能力的提升有望解决复杂具身智能场景中的任务分解和推理问题。视觉基础模型通过自监督学习获得强大的视觉编码器，而视觉-语言模型则结合了预训练视觉编码器和视觉-语言模态融合模块，提升了智能体对环境的感知和理解能力。

大模型还能与具身智能的经典框架结合，提升策略的泛化能力和对环境的适应能力。模仿学习、强化学习和模型预测控制等框架在结合大模型后，能够克服现有框架面临的问题。例如，大模型能够作为基础策略，减少策略训练对机器人数据的需求量并提升策略的泛化能力。

尽管大模型驱动的具身智能前景广阔，但也面临挑战。大模型在特定具身场景中的适应问题、策略与人类偏好的对齐问题、跨域泛化问题、多智能体协作的能力以及决策实时性问题都是研究中的难点。例如，大模型需要精确的物体操作和稳定的运动控制，同时还要适应环境参数和机器人动力学的变化。此外，大模型在规划和决策时的实时性也是其在实体机器人应用中的重要问题。

在环境感知方面，大模型可以帮助智能体从视觉观测中提取与任务和环境相关的特征。预训练的视觉表征提升了策略的视觉泛化能力，而Affordance提取则提供了对操作任务更具有解释性的特性。3D视觉表征提取对于处理复杂场景中的抓取问题至关重要。

任务规划方面，大语言模型能够利用其丰富的高层次先验知识进行任务分解和规划。然而，规划与现实世界的不匹配问题可以通过闭环反馈方法解决，包括大模型自我反馈、环境反馈和值函数反馈。

大模型还可以直接作为基础策略，通过微调适应于具身决策场景，减轻底层技能库定义的依赖，提升决策效率。此外，扩散模型作为一种图像生成模型，在具身智能任务中被用于建模高维度的决策序列，提供了新的策略规划和学习框架。

在奖励函数方面，大模型可以生成奖励函数代码，或通过构建奖励模型对奖励函数进行估计。人类偏好也被引入具身智能中，通过人类专家或预定义的规则对轨迹偏好进行打分，训练奖励函数模型。

数据生成是大模型具身智能的基础模块，能够赋能其他模块。世界模型的构建是具身智能研究的重要内容，可以帮助智能体对未来的状态和轨迹进行预测，并产生大量的推演数据轨迹。

大模型驱动的具身智能虽然发展迅速，但仍处在初级阶段。这项技术有望使数字大模型在实体机器人中生根发芽，但同时也面临着适应特定场景、对齐人类偏好、跨域泛化、多智能体协作和决策实时性等挑战。

这篇文章的灵感来自于《大模型驱动的具身智能：发展与挑战》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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