金投策略
这项由上海AI实验室、智元机器人等多家机构联合完成的研究发表于2025年1月，论文题为《EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation》。有兴趣深入了解的读者可以通过https://sites.google.com/view/enerverse访问完整研究内容。
在科幻电影中，我们经常看到机器人能够像人类一样思考和预测未来。现在，这样的场景正在逐步成为现实。研究团队开发了一套名为EnerVerse的系统，它就像给机器人装上了一个"会做梦"的大脑。这个大脑不仅能看到当下的世界，还能想象出未来会发生什么，就像人类在执行复杂任务前会在脑海中预演整个过程一样。
当你准备泡一杯咖啡时，大脑会自动预演整个过程：走向厨房、拿起杯子、倒入咖啡粉、加热水、搅拌。EnerVerse就是要让机器人也拥有这种预测能力。传统的机器人就像一个只会按部就班执行指令的助手，而配备了EnerVerse的机器人则像一个能够思考和规划的智能伙伴。
这项研究的核心创新在于将视频生成技术与机器人控制巧妙结合。研究团队发现，制作视频的AI模型具有强大的时空想象力，能够预测画面中接下来会发生什么。他们灵机一动：既然这些模型能预测视频中的未来画面，为什么不能用来预测机器人操作的未来场景呢？这就像把电影导演的想象力移植到了机器人身上。
整个系统的工作原理就像一个经验丰富的厨师在准备一道复杂菜品。厨师不会盲目地开始烹饪，而是会先在脑海中构想整个制作过程：先切菜、再热锅、然后下料炒制、最后装盘。EnerVerse让机器人也具备了这种"心理预演"的能力，它能够根据给定的任务指令，在执行之前就在"脑海"中生成整个操作过程的视频画面。
一、给机器人装上"预知眼"：块状自回归生成技术
传统的机器人就像一个近视眼，只能看清眼前一小块区域。而EnerVerse则给机器人装上了一副"预知眼镜"，让它能够看到未来的整个操作序列。
这个"预知眼镜"的工作原理颇为巧妙。研究团队将未来的时间切分成一个个小块，就像把一部长电影分割成许多个短片段。机器人会依次预测每个时间块中会发生什么，然后将这些片段串联起来，形成一部完整的"未来电影"。这种方法被称为块状自回归生成，听起来很专业，但实际上就像我们写作时逐段构思故事情节一样自然。
更绝妙的是，研究团队还为机器人设计了一种"选择性记忆"机制。想象你在回忆昨天的经历时，大脑不会记住每一个微小细节，而是会保留那些重要的关键时刻。EnerVerse也是如此，它不会存储每一帧画面，而是智能地选择和保存那些对任务执行最关键的信息。
这种稀疏记忆机制带来了两个显著优势。首先，它大幅降低了计算负担，就像给机器人的大脑减了负，让它能够更高效地思考。其次，它让机器人具备了处理超长任务序列的能力，理论上可以无限延长预测长度，这在传统方法中是难以实现的。
在实际训练过程中，系统会随机选择一些历史帧作为记忆背景，而不是使用连续的帧序列。这种做法最初可能让人感到困惑，但实际上它模仿了人类记忆的特点。我们在回忆一个事件时，往往记住的是几个关键瞬间，而不是每分每秒的连续画面。这种训练方式让机器人具备了更强的鲁棒性，能够更好地应对现实世界中的各种意外情况。
二、机器人的"千里眼"：自由锚点视角技术
传统机器人就像戴着眼罩的人，只能通过一个固定的摄像头观察世界，这严重限制了它们对环境的理解。研究团队开发的自由锚点视角技术，就像给机器人装上了多个可以自由移动的"千里眼"，让它能够从不同角度同时观察和理解三维世界。
这个技术的精妙之处在于突破了传统摄像头位置的束缚。传统机器人的摄像头要么固定在机械臂上，要么安装在工作台的特定位置，这就像让人只能从一个角度看世界一样。而自由锚点视角技术允许虚拟摄像头自由飞翔，就像有一群无人机在空中各个角度拍摄现场情况。
在复杂的操作环境中，比如狭窄的厨房空间，传统的固定摄像头可能会被遮挡或者无法捕捉到关键细节。自由锚点视角就像给机器人配备了一支专业摄影团队，能够从最佳角度记录每一个重要动作。当机器人需要拿取藏在柜子深处的物品时，这些虚拟摄像头能够提供不同角度的视野，确保机器人不会因为视觉盲区而撞到障碍物。
更重要的是，这种多视角观察能力让机器人对三维空间有了更深刻的理解。就像人类用双眼观察世界能够感知深度一样，多个虚拟视角为机器人提供了丰富的空间信息。这种立体视觉能力对于精密操作至关重要，比如将细小的零件精确插入指定位置，或者在拥挤的桌面上准确抓取目标物品。
系统在生成多视角视频时，会同时考虑摄像头的内外参数，确保不同视角之间的几何一致性。这就像确保一部电影中从不同角度拍摄的镜头能够无缝衔接一样。通过空间注意力机制，系统能够在不同视角之间建立联系，保证生成的视频在几何上是合理和一致的。
三、从虚拟到现实的桥梁：4D数据生成引擎
机器人学习面临一个根本性挑战：在现实世界中收集大量训练数据既昂贵又耗时。这就像培养一个厨师，如果只能通过实际下厨来学习，不仅成本高昂，还可能因为失误而造成浪费。研究团队开发的4D数据生成引擎，就像为机器人建造了一个"虚拟厨房"，让它能够在仿真环境中进行大量练习。
这个数据生成引擎的核心思想是将生成模型与4D高斯点绘制技术结合起来。4D高斯点绘制听起来很复杂，但可以理解为一种能够精确重建三维场景并捕捉其随时间变化的技术。就像用无数个微小的彩色光球来重建整个房间，每个光球都记录着特定位置在特定时刻的颜色和形状信息。
整个数据生成过程形成了一个良性循环。首先，系统使用少量真实世界的观察数据来训练基础模型。然后，通过4D重建技术生成更多的虚拟训练数据。这些新生成的数据又被用来进一步改进模型性能，形成了一个自我强化的循环过程。这就像一个学徒厨师通过不断练习基础刀工，逐渐掌握了更复杂的烹饪技巧。
这种数据飞轮机制的巧妙之处在于它能够逐步缩小仿真与现实之间的差距。初始阶段生成的虚拟数据可能与真实世界存在一定差异，但随着循环迭代的进行金投策略，生成的数据质量不断提升，越来越接近真实情况。最终，在虚拟环境中训练的机器人能够在现实世界中表现出色。
研究团队特别强调了几何一致性的重要性。在生成多视角视频时，系统确保从不同角度看到的物体形状、大小和位置关系都是准确的。这种几何精度对机器人操作至关重要，因为即使是细微的几何错误也可能导致抓取失败或碰撞事故。
四、从想象到行动：视觉到动作的转换机制
拥有预测未来的能力只是第一步，更关键的是如何将这种预测转化为精确的机器人动作。这就像一个围棋大师不仅能够预见几步之后的棋局走势，还必须知道当下应该在哪个位置落子。EnerVerse的动作头部模块就承担着这个关键角色。
这个转换过程的设计相当巧妙。系统不是在预测完整的未来视频后再开始思考动作，而是在生成过程中就同步提取动作信息。具体来说，它从视频生成网络的中间层提取特征信息，这些特征包含了丰富的空间-时间信息，然后通过专门设计的策略网络将这些特征转换为机器人的具体动作指令。
为了提高效率，系统采用了一个聪明的策略：它不需要等待完整的去噪过程结束，而是在第一步去噪后就提取特征信息。这就像一个经验丰富的医生，不需要等待所有检查结果出来就能根据初步症状做出判断。这种设计大幅降低了计算成本，使得系统能够满足机器人实时控制的要求。
动作预测采用了块状输出的方式，这与传统的单步预测方法形成了鲜明对比。传统方法就像一个只能看一步的象棋初学者，每次只能考虑下一步怎么走。而EnerVerse则像一个经验丰富的棋手，能够同时规划接下来几步的走法。这种多步预测能力对于复杂操作任务尤其重要，比如需要协调多个关节运动的精密装配任务。
稀疏记忆机制在动作预测中发挥着重要作用。系统会将观察到的图像和重建的多视角图像存储在稀疏记忆中，这些信息为动作决策提供了丰富的上下文。这就像一个工匠在制作复杂工艺品时，会不断回顾之前的工作进展，确保每一步都与整体目标保持一致。
五、实验验证：从仿真到现实的优秀表现
为了验证EnerVerse的实际效果，研究团队进行了全面而严格的测试。他们选择了多个具有挑战性的评测基准，包括著名的LIBERO机器人操作基准测试。LIBERO包含四个不同类型的任务套件：空间推理任务、物体操作任务、目标导向任务和长序列任务，每个套件都包含10个具体任务，每个任务提供50个人类演示样本。
在视频生成质量方面，EnerVerse展现出了显著优势。与基于DynamiCrafter的基准方法相比，EnerVerse在峰值信噪比和视频质量评分方面都取得了更好的结果。更重要的是，在用户研究中，机器人专家们对EnerVerse生成视频的语义准确性、帧间一致性和运动连续性都给出了更高的评价。
特别值得注意的是，EnerVerse是唯一能够成功处理长序列任务的系统。这类任务需要机器人执行包含多个步骤的复杂操作序列，对系统的长期推理能力提出了极高要求。传统方法在处理这类任务时经常出现逻辑错误或动作不连贯的问题，而EnerVerse能够保持整个操作序列的逻辑一致性。
在机器人策略评估方面，EnerVerse达到了最新的最优水平。使用单一自由锚点视角时，系统平均得分为84.1分，已经超过了包括OpenVLA在内的多个强基准系统。当使用三个自由锚点视角时，性能进一步提升至88.5分，在所有测试任务中都表现出了卓越的能力。
研究团队特别分析了不同组件的贡献。稀疏记忆机制被证明是系统成功的关键因素之一。在没有稀疏记忆的情况下，系统在长序列任务上的表现急剧下降，从73分降至仅30.8分。这充分证明了稀疏记忆机制对于维持长期任务执行能力的重要性。
多视角设置的优势也得到了充分验证。单视角配置虽然已经取得了不错的效果，但三视角配置在几乎所有任务类型上都实现了进一步的性能提升。这说明丰富的视觉信息确实有助于机器人更好地理解和执行复杂任务。
六、深入分析：系统设计的精妙之处
为了更深入地理解EnerVerse的工作机制，研究团队进行了详细的消融研究和机制分析。这些分析就像解剖一个精密机械装置，揭示了每个组件是如何协同工作的。
训练策略的重要性得到了充分体现。研究团队比较了四种不同的训练方法：从零开始训练整个系统、使用预训练视频生成模型初始化、同时优化视频生成和动作预测损失，以及采用两阶段训练策略。结果显示，从零开始的训练完全失败，这说明了预训练权重的重要性。而两阶段训练策略取得了最佳效果，这验证了先训练视频生成能力再进行策略微调的设计思路。
注意力机制分析揭示了系统内部的工作原理。研究团队可视化了策略网络中不同注意力头和层的注意力分布模式。结果显示，早期的注意力层主要关注未来预测空间，而后期的层则更多地关注稀疏记忆中的历史信息。这种注意力分布模式表明，系统能够灵活地在历史经验和未来预测之间进行权衡，这正是智能决策的关键特征。
更有趣的是，注意力分析还显示了决策过程的时间动态特性。在执行早期动作时，系统更多地依赖历史记忆；而在执行后期动作时，系统则更多地关注生成的未来空间。这种动态注意力分配策略非常符合人类执行复杂任务时的认知模式。
块大小的选择也经过了仔细的实验验证。研究团队测试了1、4、8、16等不同的块大小，发现块大小为8时系统表现最为稳定。过小的块大小会增加计算开销而不能充分利用时序信息，过大的块大小则可能导致预测精度下降。这种优化过程体现了系统设计中的精细平衡。
七、现实世界的验证：真实机器人实验
理论和仿真的成功只是第一步，真正的考验在于现实世界的应用。研究团队设计了两个具有挑战性的真实机器人任务，来验证EnerVerse在实际环境中的表现。
第一个任务是精密块放置任务。机器人需要根据自然语言指令（如"第一行第二列"）将磁性块精确放入泡沫工作台的指定格子中。这个任务看似简单，但实际上包含了多个技术挑战。首先，机器人必须理解自然语言指令并将其转换为空间位置。其次，格子只比磁性块稍大，需要极高的定位精度。最后，磁性块相对较重，需要机器人在抓取时找到合适的着力点以保持稳定。
实验结果令人鼓舞。在九个不同位置的测试中，EnerVerse在大多数位置都实现了完美或接近完美的表现。系统在抓取和放置精度方面表现优秀，即使在一些具有挑战性的位置（如工作台边缘）也能保持相当高的成功率。唯一的失败案例出现在机器人工作空间边界附近的位置，这主要是由于物理限制而非系统本身的缺陷。
第二个任务是透明物体分拣，这对机器人视觉系统提出了极高要求。透明物体的识别和操作一直是机器人领域的难点，因为传统的视觉算法难以准确检测和定位透明材料。EnerVerse通过其多视角观察能力和强大的空间理解能力，成功完成了包括透明量杯和盘子在内的多种物体的分拣任务。
这些真实世界实验的成功不仅验证了系统的技术能力，更重要的是证明了从视频生成到机器人控制这一技术路径的可行性。相比于传统的端到端学习方法，EnerVerse展现出了更强的泛化能力和更高的成功率。
八、技术影响与未来展望
EnerVerse的成功不仅仅是一个技术突破，它更代表了机器人学习范式的根本性转变。传统的机器人学习就像教授一个学生做数学题，需要提供大量的例题和详细的解答过程。而EnerVerse则更像是培养一个具有想象力的艺术家，它能够通过理解任务描述来"想象"完成任务的过程，然后将这种想象转化为具体的行动。
这种想象能力的意义远超表面所见。它意味着机器人不再需要针对每个具体任务进行专门训练，而是能够通过理解和想象来适应新的任务要求。这就像一个经验丰富的工匠，即使面对从未见过的工艺品图纸，也能凭借丰富的经验和想象力完成制作。
从技术架构角度来看，EnerVerse展示了多模态学习的巨大潜力。视频生成、3D重建、动作规划这些看似独立的技术被巧妙地整合在一个统一的框架中，形成了一个功能强大的智能系统。这种整合不是简单的拼接，而是深度融合，每个组件都为整体性能贡献独特价值。
稀疏记忆机制的成功也为未来的AI系统设计提供了重要启示。如何高效地存储和利用历史信息一直是AI系统面临的核心挑战之一。EnerVerse的稀疏记忆设计证明了"少即是多"的哲学在AI系统中同样适用。通过智能地选择和保留关键信息，系统不仅提高了效率，还增强了泛化能力。
自由锚点视角技术的影响可能延伸到机器人学习之外的更广阔领域。这种突破物理摄像头限制的方法为增强现实、虚拟现实等应用提供了新的思路。在未来，我们可能会看到更多基于虚拟视角的应用，从建筑设计到游戏开发，都可能从这一技术中受益。
展望未来，EnerVerse技术有望在多个领域产生深远影响。在制造业中，配备这种系统的机器人将能够更快适应产品设计变更，减少重新编程的时间和成本。在家庭服务领域，具有想象力的机器人助手将能够更好地理解和满足人类的需求。在医疗康复中，这种技术可能帮助设计更智能的康复机器人，为患者提供个性化的训练方案。
然而，这项技术的发展也面临着一些挑战。计算复杂度仍然是一个需要持续优化的问题。虽然稀疏记忆机制已经大幅提高了效率，但对于资源受限的移动机器人来说，进一步的优化仍然是必要的。另外，如何确保生成的未来预测在复杂动态环境中保持准确性，也是一个需要深入研究的问题。
说到底，EnerVerse为我们展现了一个令人兴奋的未来图景：机器人不再是冷冰冰的执行工具，而是具有想象力和预测能力的智能伙伴。它们能够理解我们的意图，预测任务的发展，并采取最适合的行动。这种技术进步不仅会改变机器人行业，更可能重新定义人机协作的方式。
当然，从实验室的技术演示到实际的产业应用还有相当的距离。但EnerVerse所展现的技术路径和achieved的初步成果，已经为这个方向奠定了坚实的基础。随着计算能力的持续提升和算法的不断优化，我们有理由期待在不久的将来看到更多基于这种技术的实际应用。
归根结底，EnerVerse最大的意义在于它向我们证明了一种可能性：通过赋予机器人想象和预测的能力，我们可以创造出真正智能的机械伙伴。这不仅是技术上的进步，更是我们对人工智能未来发展方向的一次重要探索。对于那些对这一技术方向感兴趣的读者，建议关注上海AI实验室和智元机器人等机构的后续研究成果，相信会有更多令人惊喜的进展。
Q&A
Q1：EnerVerse系统是如何让机器人具备预测未来能力的？
A：EnerVerse通过块状自回归生成技术，将未来时间切分成小块，让机器人逐步预测每个时间段会发生什么，最后串联成完整的未来场景。同时配合稀疏记忆机制，智能保存关键信息而不是记录每一个细节，这样机器人就像人类一样能在执行任务前预演整个过程。
Q2：自由锚点视角技术相比传统摄像头有什么优势？
A：传统机器人只能通过固定位置的摄像头观察世界，视角受限且容易被遮挡。自由锚点视角技术让虚拟摄像头能够自由移动到最佳观察位置，就像给机器人配备了多个会飞的"眼睛"，能从不同角度同时观察场景，大幅提升对三维空间的理解能力。
Q3：EnerVerse在实际应用中的表现如何？
A：在LIBERO基准测试中，EnerVerse取得了88.5分的最佳成绩，是唯一能处理长序列复杂任务的系统。在真实机器人实验中，它成功完成了精密块放置和透明物体分拣等挑战性任务，大多数情况下都能达到完美或接近完美的表现。
配查信提示：文章来自网络，不代表本站观点。
相关文章
沪深京指数
热点资讯
