當(dāng)傳統(tǒng)機(jī)器人遇見(jiàn)生成式AI，會(huì)擦出什么樣的火花？ 技術(shù)的演進(jìn)從不停滯。

如今，我們正處在具身智能發(fā)展的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，生成式?jīng)Q策技術(shù)正悄然改變著這個(gè)領(lǐng)域的游戲規(guī)則。

重新定義決策：從最優(yōu)解到多元可能

傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)就像一位追求單一最優(yōu)解的學(xué)霸，它只知道最大化回報(bào)，卻忽略了現(xiàn)實(shí)世界中存在的多種可能性。

而生成式?jīng)Q策技術(shù)則打開(kāi)了新視角——它不只追求一個(gè)解，而是學(xué)習(xí)整個(gè)策略分布，能夠生成多樣化的動(dòng)作應(yīng)對(duì)復(fù)雜環(huán)境。

這種轉(zhuǎn)變意義重大。好比自動(dòng)駕駛汽車遇到突發(fā)情況，傳統(tǒng)方法可能死板地執(zhí)行預(yù)設(shè)規(guī)則，而生成式?jīng)Q策系統(tǒng)則能"創(chuàng)造性"地找出多種安全避險(xiǎn)路徑。

Diffusion、GFlowNets、Normalizing Flow等技術(shù)正是基于這一思路，讓智能體擁有了創(chuàng)造性思考的能力。

MIT提出的Decision Diffuser開(kāi)創(chuàng)了狀態(tài)直接擴(kuò)散的新范式，不再局限于動(dòng)作生成，而是思考"我想去哪里"，再反向求解達(dá)成目標(biāo)的動(dòng)作。

這種思路顛覆了傳統(tǒng)控制理論，為復(fù)雜環(huán)境中的決策開(kāi)辟新道路。

具身智能：賦予機(jī)器真實(shí)的"身體感"

具身智能不僅僅是給機(jī)器安裝傳感器和執(zhí)行器，而是一種讓智能體真正與環(huán)境產(chǎn)生有意義互動(dòng)的能力。

它將人工智能拆分為兩個(gè)核心部分："大腦"負(fù)責(zé)高層次任務(wù)規(guī)劃，"小腦"負(fù)責(zé)精確的運(yùn)動(dòng)感知與執(zhí)行。

這種架構(gòu)讓我想起人類駕駛汽車的經(jīng)歷——熟練司機(jī)無(wú)需思考每個(gè)肌肉動(dòng)作，手腳會(huì)自然配合，大腦只需專注于路線規(guī)劃和危險(xiǎn)識(shí)別。

具身智能正是這種能力的機(jī)器版本，它讓機(jī)器人不只是按程序執(zhí)行命令，而是能夠"感知"環(huán)境并作出適應(yīng)性反應(yīng)。

傳統(tǒng)控制系統(tǒng)如MCPC雖然高效穩(wěn)定，但每處新環(huán)境都需要專門建模，缺乏靈活性；而普通強(qiáng)化學(xué)習(xí)雖然泛化性強(qiáng)，卻需要海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

生成式?jīng)Q策在這兩者之間找到了平衡點(diǎn)——既有良好泛化性，又能在新環(huán)境中高效學(xué)習(xí)適應(yīng)。

從實(shí)驗(yàn)室走向現(xiàn)實(shí)：具身智能的應(yīng)用浪潮

生成式?jīng)Q策技術(shù)與具身智能的結(jié)合始于2020年左右，隨著Diffusion模型的發(fā)展而快速演進(jìn)。

回顧這段歷程：2020年DDPM在圖像生成領(lǐng)域取得突破；2022年MIT的Decision Diffusion顛覆了傳統(tǒng)離線強(qiáng)化學(xué)習(xí)；2023年Diffusion Policy首次應(yīng)用于具身智能領(lǐng)域；2024年則出現(xiàn)了OCTO、OpenVLA等擴(kuò)散策略大模型，開(kāi)啟了真正的具身智能擴(kuò)散波潮。

斯坦福大學(xué)的ALOHA、UMI項(xiàng)目以及工業(yè)巨頭特斯拉、Figure AI等公司已在這一領(lǐng)域取得顯著成果。這些技術(shù)為什么如此重要？

因?yàn)橄啾葌鹘y(tǒng)控制方法，Diffusion Policy在迭代過(guò)程中表現(xiàn)出卓越的誤差削減能力，能夠生成高質(zhì)量、連貫的動(dòng)作軌跡。

Diffusion Policy能夠解決機(jī)器人復(fù)雜動(dòng)作生成的難題。想想看，普通人抓起一個(gè)杯子是多么自然的動(dòng)作，但對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，這需要精確計(jì)算每個(gè)關(guān)節(jié)的角度和力度。Diffusion Policy讓機(jī)器人"理解"了動(dòng)作的整體性，不再是機(jī)械地執(zhí)行預(yù)設(shè)指令。

Condition Diffusion通過(guò)引入運(yùn)動(dòng)學(xué)約束，進(jìn)一步改進(jìn)了機(jī)器人的動(dòng)作質(zhì)量。

當(dāng)機(jī)械臂需要開(kāi)抽屜或疊衣服這樣的復(fù)雜任務(wù)時(shí)，它能產(chǎn)生更加平滑、自然的運(yùn)動(dòng)軌跡，避免奇異姿態(tài)和碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

技術(shù)挑戰(zhàn)與未來(lái)進(jìn)化路徑

盡管取得了令人矚目的進(jìn)展，生成式?jīng)Q策技術(shù)在具身智能領(lǐng)域仍面臨幾個(gè)關(guān)鍵挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)集模態(tài)單一是首要痛點(diǎn)。目前最大的開(kāi)源數(shù)據(jù)集OpenXE主要依賴單一模態(tài)數(shù)據(jù)，未來(lái)需要更多高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，特別是3D數(shù)據(jù)。

模態(tài)切換不夠靈活也是一大瓶頸。理想情況下，機(jī)器人應(yīng)能根據(jù)環(huán)境自適應(yīng)地選擇最佳感知模態(tài)——在黑暗環(huán)境中切換到激光雷達(dá)，在激光雷達(dá)不可用時(shí)切換到其他感知方式。當(dāng)前技術(shù)尚未實(shí)現(xiàn)這種靈活切換。

我們?nèi)狈σ环N真正簡(jiǎn)潔、開(kāi)箱即用的統(tǒng)一模型。現(xiàn)有架構(gòu)訓(xùn)練效率不高，需要大量定制化工作才能獲得理想效果。

未來(lái)三年，這一領(lǐng)域?qū)⒀刂逦窂桨l(fā)展：

2024年Diffusion Policy已成為主流，但僅限于單模態(tài)單技能泛化；2025年隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)增多，多模態(tài)策略泛化能力將顯現(xiàn)；2026年將實(shí)現(xiàn)多技能泛化突破，機(jī)器人將能自主孵化新技能，形成自演進(jìn)機(jī)制。

AdaptDiffuser、Meta Diffuser等前沿工作已探索了自演進(jìn)機(jī)制，通過(guò)擴(kuò)散模型生成軌跡并結(jié)合獎(jiǎng)勵(lì)梯度自我優(yōu)化，進(jìn)行仿真未來(lái)決策序列并基于反饋優(yōu)化決策。EUREKA項(xiàng)目則通過(guò)迭代連續(xù)進(jìn)化改善獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)質(zhì)量，形成數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)。

生成式?jīng)Q策技術(shù)正推動(dòng)具身智能進(jìn)入新時(shí)代——從單一能力到多元智能，從被動(dòng)適應(yīng)到主動(dòng)進(jìn)化。

這不僅改變了機(jī)器人的能力邊界，也重新定義了人機(jī)交互的可能性。未來(lái)的智能體將不再是簡(jiǎn)單工具，而是能感知、適應(yīng)并與人類協(xié)作的伙伴。