20250207-中国科学杂志社有限责任公司-大模型驱动的具身智能_发展与挑战_48页_762kb

大模型驱动的具身智能是人工智能、机器人学和认知科学的交叉领域，重点研究如何将大语言模型（LLM）或视觉-语言模型（VLM）的感知、推理和逻辑能力与具身智能相结合，提升现有框架如模仿学习、强化学习和模型预测控制的数据效率和泛化能力。近年来，随着大模型能力和具身智能技术的进步，其结合被视为AI发展的下一个浪潮，有望实现从虚拟规划到实体机器人应用的突破。

总结内容分为以下几个主要方面：

• 技术背景：涵盖具身智能的基本概念、学习框架（模仿学习、强化学习、模型预测控制）以及大模型技术（如LLM、VLM、扩散模型）。
• 大模型驱动环境感知：通过多模态数据融合和自监督学习，提升机器人对环境的感知和理解，使用预训练视觉编码器和对比学习等方法。
• 大模型驱动任务规划：利用思维链（CoT）和大模型进行任务分解，生成自然语言或动作序列，并通过闭环反馈（如自我评估、环境交互）优化规划。
• 大模型驱动基础策略：包括LLM/VLM微调和扩散模型驱动，直接输出动作序列，结合传统控制方法以提高实时性和稳定性；或使用Transformer结构进行端到端学习。
• 大模型驱动奖励函数：通过生成奖励代码或偏好学习，指导强化学习策略，解决稀疏奖励问题。
• 大模型驱动数据生成：利用世界模型和扩散模型生成合成数据，增强训练数据多样性，支持仿真到实机的迁移。
• 挑战与展望：当前面临的问题包括大模型在特定场景适应性不足、与人类偏好对齐难、跨域泛化、多智能体协作、实时决策延迟等。未来研究将关注统一数据平台构建、鲁棒控制策略开发、可控性和安全性提升、人机协同等。

总体而言，大模型驱动的具身智能已在多个方面取得显著进展，但其application潜力仍需进一步探索，以推动AI向更智能、泛化和实用的方向发展。