### 具身智能研究进展与挑战：专家观点综述 #### **1. 数据金字塔与多模态融合** - **高阳（千寻智能）** 提出“具身智能数据金字塔”模型，分为三层： - **底层**：海量互联网视频（如YouTube、TikTok等），提供丰富的环境信息。 - **中层**：人类操作数据（如触觉、动作轨迹），用于训练机器人精确执行任务（如插U盘、擦黑板）。 - **顶层**：强化学习数据（如机器人通过试错优化技能，成功率提升至99%）。 强调**触觉模态**的重要性，提出**TactileVLA**（触觉增强的VLA模型），使机器人能通过触觉反馈调整力度（如擦黑板时判断摩擦力），提升任务灵活性。 - **许华哲（星海图）** 指出当前数据采集技术的局限性： - **数据量不足**：公开数据集规模远小于文本数据（如ChatGPT的100万条轨迹 vs. 互联网文本的万亿级）。 - **数据质量瓶颈**：仿真数据虽便宜但易与现实冲突（如“牛顿定律”的偏差），需通过**World Sampling**（跨场景数据）和**Path Sampling**（同一场景多路径动作）提升泛化能力。 提出“数据Scaling坐标轴”概念，建议分阶段优化：优先提升单一轴（如先优化路径多样性，再扩展场景覆盖），而非一次性追求全面覆盖。 --- #### **2. 多智能体系统与具身智能体进化** - **吴翼（蚂蚁集团）** 预言具身智能的未来趋势： - **从“机器人”到“具身智能体”**：类似大模型从ChatGPT进化为Agent，具身智能体需具备**规划、记忆调整、工具调用**三大能力。 - **Multi-Agent协作**：未来可能出现多机器人协作（如足球队）或人机交互（如牵机器狗上街），形成**分布式智能网络**。 举例：四足机器狗通过调用工具（如踩箱子）完成复杂任务，结合软件智能体与硬件交互实现动态调整。 --- #### **3. 模型泛化与数据驱动挑战** - **共同挑战**： - **数据不足**：当前具身智能依赖小规模数据训练，模型易陷入“背诵”模式（如记忆工具使用方法），泛化能力有限。 - **数据质量**：仿真数据与现实冲突（如“牛顿定律”偏差），需通过多模态（视觉+触觉）和跨场景数据提升模型鲁棒性。 - **计算复杂度**：数据Scaling需平衡**World Sampling**（场景多样性）与**Path Sampling**（动作路径灵活性），避免数据爆炸式增长。 - **解决方案方向**： - **分阶段优化**：优先提升单一轴（如先优化路径多样性），逐步扩展场景覆盖。 - **多模态融合**：整合触觉、视觉等信息，提升任务执行精度（如擦黑板的力度控制）。 - **混合数据源**：结合人类数据、仿真数据与真实数据，减少偏差（如通过“牛顿定律”校准）。 --- #### **4. 应用场景展望** - **家庭服务机器人**：通过触觉感知和多模态交互，完成复杂任务（如做饭、清洁）。 - **物流分拣**：利用高动态运动能力（如跳舞式操作）提升效率。 - **人机协作**：多机器人团队协作（如足球队）或人机交互（如牵机器狗出行），推动具身智能向“生活化”发展。 --- ### **总结** 具身智能的研究正从单一数据驱动向多模态、多智能体协同演进。核心挑战在于**数据量不足**与**质量偏差**，需通过**分阶段数据Scaling**、**多模态融合**和**混合数据源**解决。未来，具身智能将逐步实现从“执行工具”到“自主决策智能体”的跃迁，广泛应用于家庭、工业和人机协作场景。