這項(xiàng)由上海AI實(shí)驗(yàn)室、智元機(jī)器人等多家機(jī)構(gòu)聯(lián)合完成的研究發(fā)表于2025年1月，論文題為《EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation》。有興趣深入了解的讀者可以通過https://sites.google.com/view/enerverse訪問完整研究內(nèi)容。
在科幻電影中，我們經(jīng)?？吹綑C(jī)器人能夠像人類一樣思考和預(yù)測未來。現(xiàn)在，這樣的場景正在逐步成為現(xiàn)實(shí)。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一套名為EnerVerse的系統(tǒng)，它就像給機(jī)器人裝上了一個(gè)"會(huì)做夢"的大腦。這個(gè)大腦不僅能看到當(dāng)下的世界，還能想象出未來會(huì)發(fā)生什么，就像人類在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)前會(huì)在腦海中預(yù)演整個(gè)過程一樣。
當(dāng)你準(zhǔn)備泡一杯咖啡時(shí)，大腦會(huì)自動(dòng)預(yù)演整個(gè)過程：走向廚房、拿起杯子、倒入咖啡粉、加熱水、攪拌。EnerVerse就是要讓機(jī)器人也擁有這種預(yù)測能力。傳統(tǒng)的機(jī)器人就像一個(gè)只會(huì)按部就班執(zhí)行指令的助手，而配備了EnerVerse的機(jī)器人則像一個(gè)能夠思考和規(guī)劃的智能伙伴。
這項(xiàng)研究的核心創(chuàng)新在于將視頻生成技術(shù)與機(jī)器人控制巧妙結(jié)合。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，制作視頻的AI模型具有強(qiáng)大的時(shí)空想象力，能夠預(yù)測畫面中接下來會(huì)發(fā)生什么。他們靈機(jī)一動(dòng)：既然這些模型能預(yù)測視頻中的未來畫面，為什么不能用來預(yù)測機(jī)器人操作的未來場景呢？這就像把電影導(dǎo)演的想象力移植到了機(jī)器人身上。
整個(gè)系統(tǒng)的工作原理就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的廚師在準(zhǔn)備一道復(fù)雜菜品。廚師不會(huì)盲目地開始烹飪，而是會(huì)先在腦海中構(gòu)想整個(gè)制作過程：先切菜、再熱鍋、然后下料炒制、最后裝盤。EnerVerse讓機(jī)器人也具備了這種"心理預(yù)演"的能力，它能夠根據(jù)給定的任務(wù)指令，在執(zhí)行之前就在"腦海"中生成整個(gè)操作過程的視頻畫面。
一、給機(jī)器人裝上"預(yù)知眼"：塊狀自回歸生成技術(shù)
傳統(tǒng)的機(jī)器人就像一個(gè)近視眼，只能看清眼前一小塊區(qū)域。而EnerVerse則給機(jī)器人裝上了一副"預(yù)知眼鏡"，讓它能夠看到未來的整個(gè)操作序列。
這個(gè)"預(yù)知眼鏡"的工作原理頗為巧妙。研究團(tuán)隊(duì)將未來的時(shí)間切分成一個(gè)個(gè)小塊，就像把一部長電影分割成許多個(gè)短片段。機(jī)器人會(huì)依次預(yù)測每個(gè)時(shí)間塊中會(huì)發(fā)生什么，然后將這些片段串聯(lián)起來，形成一部完整的"未來電影"。這種方法被稱為塊狀自回歸生成，聽起來很專業(yè)，但實(shí)際上就像我們寫作時(shí)逐段構(gòu)思故事情節(jié)一樣自然。
更絕妙的是，研究團(tuán)隊(duì)還為機(jī)器人設(shè)計(jì)了一種"選擇性記憶"機(jī)制。想象你在回憶昨天的經(jīng)歷時(shí)，大腦不會(huì)記住每一個(gè)微小細(xì)節(jié)，而是會(huì)保留那些重要的關(guān)鍵時(shí)刻。EnerVerse也是如此，它不會(huì)存儲(chǔ)每一幀畫面，而是智能地選擇和保存那些對任務(wù)執(zhí)行最關(guān)鍵的信息。
這種稀疏記憶機(jī)制帶來了兩個(gè)顯著優(yōu)勢。首先，它大幅降低了計(jì)算負(fù)擔(dān)，就像給機(jī)器人的大腦減了負(fù)，讓它能夠更高效地思考。其次，它讓機(jī)器人具備了處理超長任務(wù)序列的能力，理論上可以無限延長預(yù)測長度，這在傳統(tǒng)方法中是難以實(shí)現(xiàn)的。
在實(shí)際訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會(huì)隨機(jī)選擇一些歷史幀作為記憶背景，而不是使用連續(xù)的幀序列。這種做法最初可能讓人感到困惑，但實(shí)際上它模仿了人類記憶的特點(diǎn)。我們在回憶一個(gè)事件時(shí)，往往記住的是幾個(gè)關(guān)鍵瞬間，而不是每分每秒的連續(xù)畫面。這種訓(xùn)練方式讓機(jī)器人具備了更強(qiáng)的魯棒性，能夠更好地應(yīng)對現(xiàn)實(shí)世界中的各種意外情況。
二、機(jī)器人的"千里眼"：自由錨點(diǎn)視角技術(shù)
傳統(tǒng)機(jī)器人就像戴著眼罩的人，只能通過一個(gè)固定的攝像頭觀察世界，這嚴(yán)重限制了它們對環(huán)境的理解。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的自由錨點(diǎn)視角技術(shù)，就像給機(jī)器人裝上了多個(gè)可以自由移動(dòng)的"千里眼"，讓它能夠從不同角度同時(shí)觀察和理解三維世界。
這個(gè)技術(shù)的精妙之處在于突破了傳統(tǒng)攝像頭位置的束縛。傳統(tǒng)機(jī)器人的攝像頭要么固定在機(jī)械臂上，要么安裝在工作臺的特定位置，這就像讓人只能從一個(gè)角度看世界一樣。而自由錨點(diǎn)視角技術(shù)允許虛擬攝像頭自由飛翔，就像有一群無人機(jī)在空中各個(gè)角度拍攝現(xiàn)場情況。
在復(fù)雜的操作環(huán)境中，比如狹窄的廚房空間，傳統(tǒng)的固定攝像頭可能會(huì)被遮擋或者無法捕捉到關(guān)鍵細(xì)節(jié)。自由錨點(diǎn)視角就像給機(jī)器人配備了一支專業(yè)攝影團(tuán)隊(duì)，能夠從最佳角度記錄每一個(gè)重要?jiǎng)幼?。?dāng)機(jī)器人需要拿取藏在柜子深處的物品時(shí)，這些虛擬攝像頭能夠提供不同角度的視野，確保機(jī)器人不會(huì)因?yàn)橐曈X盲區(qū)而撞到障礙物。
更重要的是，這種多視角觀察能力讓機(jī)器人對三維空間有了更深刻的理解。就像人類用雙眼觀察世界能夠感知深度一樣，多個(gè)虛擬視角為機(jī)器人提供了豐富的空間信息。這種立體視覺能力對于精密操作至關(guān)重要，比如將細(xì)小的零件精確插入指定位置，或者在擁擠的桌面上準(zhǔn)確抓取目標(biāo)物品。
系統(tǒng)在生成多視角視頻時(shí)，會(huì)同時(shí)考慮攝像頭的內(nèi)外參數(shù)，確保不同視角之間的幾何一致性。這就像確保一部電影中從不同角度拍攝的鏡頭能夠無縫銜接一樣。通過空間注意力機(jī)制，系統(tǒng)能夠在不同視角之間建立聯(lián)系，保證生成的視頻在幾何上是合理和一致的。
三、從虛擬到現(xiàn)實(shí)的橋梁：4D數(shù)據(jù)生成引擎
機(jī)器人學(xué)習(xí)面臨一個(gè)根本性挑戰(zhàn)：在現(xiàn)實(shí)世界中收集大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)既昂貴又耗時(shí)。這就像培養(yǎng)一個(gè)廚師，如果只能通過實(shí)際下廚來學(xué)習(xí)，不僅成本高昂，還可能因?yàn)槭д`而造成浪費(fèi)。研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的4D數(shù)據(jù)生成引擎，就像為機(jī)器人建造了一個(gè)"虛擬廚房"，讓它能夠在仿真環(huán)境中進(jìn)行大量練習(xí)。
這個(gè)數(shù)據(jù)生成引擎的核心思想是將生成模型與4D高斯點(diǎn)繪制技術(shù)結(jié)合起來。4D高斯點(diǎn)繪制聽起來很復(fù)雜，但可以理解為一種能夠精確重建三維場景并捕捉其隨時(shí)間變化的技術(shù)。就像用無數(shù)個(gè)微小的彩色光球來重建整個(gè)房間，每個(gè)光球都記錄著特定位置在特定時(shí)刻的顏色和形狀信息。
整個(gè)數(shù)據(jù)生成過程形成了一個(gè)良性循環(huán)。首先，系統(tǒng)使用少量真實(shí)世界的觀察數(shù)據(jù)來訓(xùn)練基礎(chǔ)模型。然后，通過4D重建技術(shù)生成更多的虛擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這些新生成的數(shù)據(jù)又被用來進(jìn)一步改進(jìn)模型性能，形成了一個(gè)自我強(qiáng)化的循環(huán)過程。這就像一個(gè)學(xué)徒廚師通過不斷練習(xí)基礎(chǔ)刀工，逐漸掌握了更復(fù)雜的烹飪技巧。
這種數(shù)據(jù)飛輪機(jī)制的巧妙之處在于它能夠逐步縮小仿真與現(xiàn)實(shí)之間的差距。初始階段生成的虛擬數(shù)據(jù)可能與真實(shí)世界存在一定差異，但隨著循環(huán)迭代的進(jìn)行，生成的數(shù)據(jù)質(zhì)量不斷提升，越來越接近真實(shí)情況。最終，在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練的機(jī)器人能夠在現(xiàn)實(shí)世界中表現(xiàn)出色。
研究團(tuán)隊(duì)特別強(qiáng)調(diào)了幾何一致性的重要性。在生成多視角視頻時(shí)，系統(tǒng)確保從不同角度看到的物體形狀、大小和位置關(guān)系都是準(zhǔn)確的。這種幾何精度對機(jī)器人操作至關(guān)重要，因?yàn)榧词故羌?xì)微的幾何錯(cuò)誤也可能導(dǎo)致抓取失敗或碰撞事故。
四、從想象到行動(dòng)：視覺到動(dòng)作的轉(zhuǎn)換機(jī)制
擁有預(yù)測未來的能力只是第一步，更關(guān)鍵的是如何將這種預(yù)測轉(zhuǎn)化為精確的機(jī)器人動(dòng)作。這就像一個(gè)圍棋大師不僅能夠預(yù)見幾步之后的棋局走勢，還必須知道當(dāng)下應(yīng)該在哪個(gè)位置落子。EnerVerse的動(dòng)作頭部模塊就承擔(dān)著這個(gè)關(guān)鍵角色。
這個(gè)轉(zhuǎn)換過程的設(shè)計(jì)相當(dāng)巧妙。系統(tǒng)不是在預(yù)測完整的未來視頻后再開始思考動(dòng)作，而是在生成過程中就同步提取動(dòng)作信息。具體來說，它從視頻生成網(wǎng)絡(luò)的中間層提取特征信息，這些特征包含了豐富的空間-時(shí)間信息，然后通過專門設(shè)計(jì)的策略網(wǎng)絡(luò)將這些特征轉(zhuǎn)換為機(jī)器人的具體動(dòng)作指令。
為了提高效率，系統(tǒng)采用了一個(gè)聰明的策略：它不需要等待完整的去噪過程結(jié)束，而是在第一步去噪后就提取特征信息。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)生，不需要等待所有檢查結(jié)果出來就能根據(jù)初步癥狀做出判斷。這種設(shè)計(jì)大幅降低了計(jì)算成本，使得系統(tǒng)能夠滿足機(jī)器人實(shí)時(shí)控制的要求。
動(dòng)作預(yù)測采用了塊狀輸出的方式，這與傳統(tǒng)的單步預(yù)測方法形成了鮮明對比。傳統(tǒng)方法就像一個(gè)只能看一步的象棋初學(xué)者，每次只能考慮下一步怎么走。而EnerVerse則像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的棋手，能夠同時(shí)規(guī)劃接下來幾步的走法。這種多步預(yù)測能力對于復(fù)雜操作任務(wù)尤其重要，比如需要協(xié)調(diào)多個(gè)關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)的精密裝配任務(wù)。
稀疏記憶機(jī)制在動(dòng)作預(yù)測中發(fā)揮著重要作用。系統(tǒng)會(huì)將觀察到的圖像和重建的多視角圖像存儲(chǔ)在稀疏記憶中，這些信息為動(dòng)作決策提供了豐富的上下文。這就像一個(gè)工匠在制作復(fù)雜工藝品時(shí)，會(huì)不斷回顧之前的工作進(jìn)展，確保每一步都與整體目標(biāo)保持一致。
五、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：從仿真到現(xiàn)實(shí)的優(yōu)秀表現(xiàn)
為了驗(yàn)證EnerVerse的實(shí)際效果，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了全面而嚴(yán)格的測試。他們選擇了多個(gè)具有挑戰(zhàn)性的評測基準(zhǔn)，包括著名的LIBERO機(jī)器人操作基準(zhǔn)測試。LIBERO包含四個(gè)不同類型的任務(wù)套件：空間推理任務(wù)、物體操作任務(wù)、目標(biāo)導(dǎo)向任務(wù)和長序列任務(wù)，每個(gè)套件都包含10個(gè)具體任務(wù)，每個(gè)任務(wù)提供50個(gè)人類演示樣本。
在視頻生成質(zhì)量方面，EnerVerse展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。與基于DynamiCrafter的基準(zhǔn)方法相比，EnerVerse在峰值信噪比和視頻質(zhì)量評分方面都取得了更好的結(jié)果。更重要的是，在用戶研究中，機(jī)器人專家們對EnerVerse生成視頻的語義準(zhǔn)確性、幀間一致性和運(yùn)動(dòng)連續(xù)性都給出了更高的評價(jià)。
特別值得注意的是，EnerVerse是唯一能夠成功處理長序列任務(wù)的系統(tǒng)。這類任務(wù)需要機(jī)器人執(zhí)行包含多個(gè)步驟的復(fù)雜操作序列，對系統(tǒng)的長期推理能力提出了極高要求。傳統(tǒng)方法在處理這類任務(wù)時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤或動(dòng)作不連貫的問題，而EnerVerse能夠保持整個(gè)操作序列的邏輯一致性。
在機(jī)器人策略評估方面，EnerVerse達(dá)到了最新的最優(yōu)水平。使用單一自由錨點(diǎn)視角時(shí)，系統(tǒng)平均得分為84.1分，已經(jīng)超過了包括OpenVLA在內(nèi)的多個(gè)強(qiáng)基準(zhǔn)系統(tǒng)。當(dāng)使用三個(gè)自由錨點(diǎn)視角時(shí)，性能進(jìn)一步提升至88.5分，在所有測試任務(wù)中都表現(xiàn)出了卓越的能力。
研究團(tuán)隊(duì)特別分析了不同組件的貢獻(xiàn)。稀疏記憶機(jī)制被證明是系統(tǒng)成功的關(guān)鍵因素之一。在沒有稀疏記憶的情況下，系統(tǒng)在長序列任務(wù)上的表現(xiàn)急劇下降，從73分降至僅30.8分。這充分證明了稀疏記憶機(jī)制對于維持長期任務(wù)執(zhí)行能力的重要性。
多視角設(shè)置的優(yōu)勢也得到了充分驗(yàn)證。單視角配置雖然已經(jīng)取得了不錯(cuò)的效果，但三視角配置在幾乎所有任務(wù)類型上都實(shí)現(xiàn)了進(jìn)一步的性能提升。這說明豐富的視覺信息確實(shí)有助于機(jī)器人更好地理解和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。
六、深入分析：系統(tǒng)設(shè)計(jì)的精妙之處
為了更深入地理解EnerVerse的工作機(jī)制，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了詳細(xì)的消融研究和機(jī)制分析。這些分析就像解剖一個(gè)精密機(jī)械裝置，揭示了每個(gè)組件是如何協(xié)同工作的。
訓(xùn)練策略的重要性得到了充分體現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)比較了四種不同的訓(xùn)練方法：從零開始訓(xùn)練整個(gè)系統(tǒng)、使用預(yù)訓(xùn)練視頻生成模型初始化、同時(shí)優(yōu)化視頻生成和動(dòng)作預(yù)測損失，以及采用兩階段訓(xùn)練策略。結(jié)果顯示，從零開始的訓(xùn)練完全失敗，這說明了預(yù)訓(xùn)練權(quán)重的重要性。而兩階段訓(xùn)練策略取得了最佳效果，這驗(yàn)證了先訓(xùn)練視頻生成能力再進(jìn)行策略微調(diào)的設(shè)計(jì)思路。
注意力機(jī)制分析揭示了系統(tǒng)內(nèi)部的工作原理。研究團(tuán)隊(duì)可視化了策略網(wǎng)絡(luò)中不同注意力頭和層的注意力分布模式。結(jié)果顯示，早期的注意力層主要關(guān)注未來預(yù)測空間，而后期的層則更多地關(guān)注稀疏記憶中的歷史信息。這種注意力分布模式表明，系統(tǒng)能夠靈活地在歷史經(jīng)驗(yàn)和未來預(yù)測之間進(jìn)行權(quán)衡，這正是智能決策的關(guān)鍵特征。
更有趣的是，注意力分析還顯示了決策過程的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性。在執(zhí)行早期動(dòng)作時(shí)，系統(tǒng)更多地依賴歷史記憶；而在執(zhí)行后期動(dòng)作時(shí)，系統(tǒng)則更多地關(guān)注生成的未來空間。這種動(dòng)態(tài)注意力分配策略非常符合人類執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)時(shí)的認(rèn)知模式。
塊大小的選擇也經(jīng)過了仔細(xì)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。研究團(tuán)隊(duì)測試了1、4、8、16等不同的塊大小，發(fā)現(xiàn)塊大小為8時(shí)系統(tǒng)表現(xiàn)最為穩(wěn)定。過小的塊大小會(huì)增加計(jì)算開銷而不能充分利用時(shí)序信息，過大的塊大小則可能導(dǎo)致預(yù)測精度下降。這種優(yōu)化過程體現(xiàn)了系統(tǒng)設(shè)計(jì)中的精細(xì)平衡。
七、現(xiàn)實(shí)世界的驗(yàn)證：真實(shí)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)
理論和仿真的成功只是第一步，真正的考驗(yàn)在于現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了兩個(gè)具有挑戰(zhàn)性的真實(shí)機(jī)器人任務(wù)，來驗(yàn)證EnerVerse在實(shí)際環(huán)境中的表現(xiàn)。
第一個(gè)任務(wù)是精密塊放置任務(wù)。機(jī)器人需要根據(jù)自然語言指令（如"第一行第二列"）將磁性塊精確放入泡沫工作臺的指定格子中。這個(gè)任務(wù)看似簡單，但實(shí)際上包含了多個(gè)技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，機(jī)器人必須理解自然語言指令并將其轉(zhuǎn)換為空間位置。其次，格子只比磁性塊稍大，需要極高的定位精度。最后，磁性塊相對較重，需要機(jī)器人在抓取時(shí)找到合適的著力點(diǎn)以保持穩(wěn)定。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人鼓舞。在九個(gè)不同位置的測試中，EnerVerse在大多數(shù)位置都實(shí)現(xiàn)了完美或接近完美的表現(xiàn)。系統(tǒng)在抓取和放置精度方面表現(xiàn)優(yōu)秀，即使在一些具有挑戰(zhàn)性的位置（如工作臺邊緣）也能保持相當(dāng)高的成功率。唯一的失敗案例出現(xiàn)在機(jī)器人工作空間邊界附近的位置，這主要是由于物理限制而非系統(tǒng)本身的缺陷。
第二個(gè)任務(wù)是透明物體分揀，這對機(jī)器人視覺系統(tǒng)提出了極高要求。透明物體的識別和操作一直是機(jī)器人領(lǐng)域的難點(diǎn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的視覺算法難以準(zhǔn)確檢測和定位透明材料。EnerVerse通過其多視角觀察能力和強(qiáng)大的空間理解能力，成功完成了包括透明量杯和盤子在內(nèi)的多種物體的分揀任務(wù)。
這些真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)的成功不僅驗(yàn)證了系統(tǒng)的技術(shù)能力，更重要的是證明了從視頻生成到機(jī)器人控制這一技術(shù)路徑的可行性。相比于傳統(tǒng)的端到端學(xué)習(xí)方法，EnerVerse展現(xiàn)出了更強(qiáng)的泛化能力和更高的成功率。
八、技術(shù)影響與未來展望
EnerVerse的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)突破，它更代表了機(jī)器人學(xué)習(xí)范式的根本性轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)的機(jī)器人學(xué)習(xí)就像教授一個(gè)學(xué)生做數(shù)學(xué)題，需要提供大量的例題和詳細(xì)的解答過程。而EnerVerse則更像是培養(yǎng)一個(gè)具有想象力的藝術(shù)家，它能夠通過理解任務(wù)描述來"想象"完成任務(wù)的過程，然后將這種想象轉(zhuǎn)化為具體的行動(dòng)。
這種想象能力的意義遠(yuǎn)超表面所見。它意味著機(jī)器人不再需要針對每個(gè)具體任務(wù)進(jìn)行專門訓(xùn)練，而是能夠通過理解和想象來適應(yīng)新的任務(wù)要求。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的工匠，即使面對從未見過的工藝品圖紙，也能憑借豐富的經(jīng)驗(yàn)和想象力完成制作。
從技術(shù)架構(gòu)角度來看，EnerVerse展示了多模態(tài)學(xué)習(xí)的巨大潛力。視頻生成、3D重建、動(dòng)作規(guī)劃這些看似獨(dú)立的技術(shù)被巧妙地整合在一個(gè)統(tǒng)一的框架中，形成了一個(gè)功能強(qiáng)大的智能系統(tǒng)。這種整合不是簡單的拼接，而是深度融合，每個(gè)組件都為整體性能貢獻(xiàn)獨(dú)特價(jià)值。
稀疏記憶機(jī)制的成功也為未來的AI系統(tǒng)設(shè)計(jì)提供了重要啟示。如何高效地存儲(chǔ)和利用歷史信息一直是AI系統(tǒng)面臨的核心挑戰(zhàn)之一。EnerVerse的稀疏記憶設(shè)計(jì)證明了"少即是多"的哲學(xué)在AI系統(tǒng)中同樣適用。通過智能地選擇和保留關(guān)鍵信息，系統(tǒng)不僅提高了效率，還增強(qiáng)了泛化能力。
自由錨點(diǎn)視角技術(shù)的影響可能延伸到機(jī)器人學(xué)習(xí)之外的更廣闊領(lǐng)域。這種突破物理攝像頭限制的方法為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用提供了新的思路。在未來，我們可能會(huì)看到更多基于虛擬視角的應(yīng)用，從建筑設(shè)計(jì)到游戲開發(fā)，都可能從這一技術(shù)中受益。
展望未來，EnerVerse技術(shù)有望在多個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在制造業(yè)中，配備這種系統(tǒng)的機(jī)器人將能夠更快適應(yīng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)變更，減少重新編程的時(shí)間和成本。在家庭服務(wù)領(lǐng)域，具有想象力的機(jī)器人助手將能夠更好地理解和滿足人類的需求。在醫(yī)療康復(fù)中，這種技術(shù)可能幫助設(shè)計(jì)更智能的康復(fù)機(jī)器人，為患者提供個(gè)性化的訓(xùn)練方案。
然而，這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)。計(jì)算復(fù)雜度仍然是一個(gè)需要持續(xù)優(yōu)化的問題。雖然稀疏記憶機(jī)制已經(jīng)大幅提高了效率，但對于資源受限的移動(dòng)機(jī)器人來說，進(jìn)一步的優(yōu)化仍然是必要的。另外，如何確保生成的未來預(yù)測在復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境中保持準(zhǔn)確性，也是一個(gè)需要深入研究的問題。
說到底，EnerVerse為我們展現(xiàn)了一個(gè)令人興奮的未來圖景：機(jī)器人不再是冷冰冰的執(zhí)行工具，而是具有想象力和預(yù)測能力的智能伙伴。它們能夠理解我們的意圖，預(yù)測任務(wù)的發(fā)展，并采取最適合的行動(dòng)。這種技術(shù)進(jìn)步不僅會(huì)改變機(jī)器人行業(yè)，更可能重新定義人機(jī)協(xié)作的方式。
當(dāng)然，從實(shí)驗(yàn)室的技術(shù)演示到實(shí)際的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用還有相當(dāng)?shù)木嚯x。但EnerVerse所展現(xiàn)的技術(shù)路徑和achieved的初步成果，已經(jīng)為這個(gè)方向奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨著計(jì)算能力的持續(xù)提升和算法的不斷優(yōu)化，我們有理由期待在不久的將來看到更多基于這種技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用。
歸根結(jié)底，EnerVerse最大的意義在于它向我們證明了一種可能性：通過賦予機(jī)器人想象和預(yù)測的能力，我們可以創(chuàng)造出真正智能的機(jī)械伙伴。這不僅是技術(shù)上的進(jìn)步，更是我們對人工智能未來發(fā)展方向的一次重要探索。對于那些對這一技術(shù)方向感興趣的讀者，建議關(guān)注上海AI實(shí)驗(yàn)室和智元機(jī)器人等機(jī)構(gòu)的后續(xù)研究成果，相信會(huì)有更多令人驚喜的進(jìn)展。
Q&A
Q1：EnerVerse系統(tǒng)是如何讓機(jī)器人具備預(yù)測未來能力的？
A：EnerVerse通過塊狀自回歸生成技術(shù)，將未來時(shí)間切分成小塊，讓機(jī)器人逐步預(yù)測每個(gè)時(shí)間段會(huì)發(fā)生什么，最后串聯(lián)成完整的未來場景。同時(shí)配合稀疏記憶機(jī)制，智能保存關(guān)鍵信息而不是記錄每一個(gè)細(xì)節(jié)，這樣機(jī)器人就像人類一樣能在執(zhí)行任務(wù)前預(yù)演整個(gè)過程。
Q2：自由錨點(diǎn)視角技術(shù)相比傳統(tǒng)攝像頭有什么優(yōu)勢？
A：傳統(tǒng)機(jī)器人只能通過固定位置的攝像頭觀察世界，視角受限且容易被遮擋。自由錨點(diǎn)視角技術(shù)讓虛擬攝像頭能夠自由移動(dòng)到最佳觀察位置，就像給機(jī)器人配備了多個(gè)會(huì)飛的"眼睛"，能從不同角度同時(shí)觀察場景，大幅提升對三維空間的理解能力。
Q3：EnerVerse在實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn)如何？
A：在LIBERO基準(zhǔn)測試中，EnerVerse取得了88.5分的最佳成績，是唯一能處理長序列復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。在真實(shí)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)中，它成功完成了精密塊放置和透明物體分揀等挑戰(zhàn)性任務(wù)，大多數(shù)情況下都能達(dá)到完美或接近完美的表現(xiàn)。