2025-02-11-中国科学杂志社-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: 研究进展与挑战

研究背景

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，关注如何将大模型的感知、推理和逻辑能力与具身智能结合，提升现有学习框架的数据效率和泛化能力。

技术分类

1. 环境感知

   • 构建预训练视觉表征模型学习具身决策泛化能力
   • 开发Affordance提取方法指导机器人交互
   • 构建3D视觉表征处理复杂场景抓取问题

2. 任务规划

   • 开放式规划直接调用大模型进行任务推理分解
   • 反馈机制包括大模型自我反馈、环境反馈和值函数反馈
   • 规划搜索方法采用树搜索和PDDL语言规划

3. 基础策略

   • 微调大模型作为基础策略适应具身任务
   • 显式设计Transformer网络直接进行策略学习
   • 扩散模型用于动作规划和策略生成满足复杂决策需求

4. 奖励函数

   • 大模型生成奖励代码简化专家奖励设计
   • 基于视频预测模型奖励学习衡量轨迹质量
   • 偏好驱动奖励建模提升人机对齐度

5. 数据生成

   • 隐空间世界模型进行多时间步预测
   • Transformer架构实现高效轨迹生成
   • 扩散模型用于多任务轨迹生成提升泛化性

主要挑战

1. 特定场景适应问题
2. 大模型与人类偏好对齐问题
3. 跨域泛化问题
4. 多智能体协作问题
5. 真实环境应用相关挑战
6. 决策实时性问题

发展展望

1. 构建多模态具身数据平台
2. 开发鲁棒具身控制策略
3. 提升具身策略可控性
4. 人机协同具身智能
5. 轻量化具身策略
6. 人形机器人应用
7. 多模态协同
8. 伦理安全机制