大模型时代下的具身智能

参考：张伟男（哈尔滨工业大学）：具身大模型关键技术与应用

1 构建智能机器人

2 具身智能

2.1 具身感知

重点需要感知能力的机器人：服务机器人、人机协作场景下机器人、社交导航机器人、环境探索机器人

2.1.1 物体感知

物体感知：
PointNet、MeshNet、VoxelNet、DeepSDF、Occupancy Networks

几何形状感知的下游任务：物体位姿估计
构建同类别物体统一坐标空间

物体抓取

传统的物体抓取、基于深度学习的物体抓取、CoPA：结合大模型物体感知的抓取

2.1.2 场景感知

定义：场景感知是通过实现与场景的交互来理解现实世界场景
意义：赋予机器人理解周围环境并与之交互的能力
具体形式：点云、地标、拓扑图、场景图、隐表示

2.1.3 行为感知

人类行为理解：可理解人类动作和视频的大语言模型MotionLLM

2.1.4 表达感知

(1) 感知能力强 AND 有一定的推理能力，就可以成为一个很好的机器人落地产品
(2) 感知能力也可以为抓取、操作等执行任务提供帮助，在端到端执行模型性能达标前，抓取等任务更多依赖感知能力
(3) 多模态大模型处理语言、2D图片、3D数据都没有超出我们的想象。但能处理交互数据的大模型还没有出现在地平线上
(4) 基于已有大模型，依赖人类先验设计模型结构或训练算法来弥补这个缺陷？人类先验或许不那么有效

2.2 具身推理

① 任务规划

基于深度学习技术的任务规划：RPN网络
结合大模型的任务规划：大模型作为转换器
结合大模型的任务规划：大模型作为规划器

微调大模型用于任务规划
训练小模型检测可行性，与大模型结合
任务规划的评估

具身导航（Embodied Navigation）：智能体在3D环境中移动完成导航目标

目标的形式可以是点、物体、图像、区域；目标可以结合声音、自然语言指令、人类先验

基于规则的导航
基于学习的导航

2.3 具身执行

具身感知根据感知对象的不同分为四大类

对非人的感知：物体感知、场景感知
对人的感知：行为感知、表达感知

具身推理：任务规划、导航、具身问答

具身执行：技能学习（以技能描述、环境观察为输入，输出完成技能所需的7Dof轨迹）

大模型用于具身执行会存在很多问题：推理速度慢、数量需求大、可解释性差
具身执行强调泛化性，对物体位置、形状、场景、技能、机器人类别各种维度上的泛化性，泛化性也是目前最主要的挑战

3 具身智能发展

（1）多模态具身智能大模型构建技术

（2）基于大模型的持续学习技术

（3）基于大模型的交互式学习技术

（4）仿真环境及世界模型的构建技术