當(dāng)我們?cè)谀吧某鞘兄忻月窌r(shí)，會(huì)做什么？大多數(shù)人會(huì)掏出手機(jī)打開地圖應(yīng)用，或者向路人問路。但如果是一個(gè)機(jī)器人迷路了呢？這正是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)最新研究試圖解決的問題。這項(xiàng)由Dhruv Shah、Ajay Sridhar、Arjun Dash等十多位研究者共同完成的研究于2024年10月發(fā)表，論文題為《ViNT: A Foundation Model for Visual Navigation》，有興趣深入了解的讀者可以通過論文官網(wǎng)https://visualnav-transformer.github.io/訪問完整研究成果。

這些來自谷歌、斯坦福大學(xué)、加州大學(xué)伯克利分校等頂尖機(jī)構(gòu)的科學(xué)家們，正在嘗試解決一個(gè)聽起來簡單但實(shí)際極其復(fù)雜的問題：如何讓機(jī)器人像人類一樣，僅僅通過"看"就能在從未去過的地方找到路？

想象一下這樣的場景：你的朋友邀請(qǐng)你去他家做客，但你從來沒有去過那個(gè)社區(qū)。當(dāng)你開車到達(dá)那個(gè)區(qū)域時(shí)，雖然街道布局、房屋風(fēng)格都很陌生，但你依然能夠根據(jù)朋友發(fā)給你的幾張房子照片，成功找到目的地。這看似簡單的過程，實(shí)際上需要大腦進(jìn)行極其復(fù)雜的視覺處理和空間推理。

對(duì)于機(jī)器人來說，這個(gè)挑戰(zhàn)更加艱巨。傳統(tǒng)的機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)就像一個(gè)只會(huì)背誦地圖的學(xué)生，它們需要事先知道每一條路、每一個(gè)轉(zhuǎn)彎的精確信息才能行動(dòng)。一旦環(huán)境稍有變化，或者來到一個(gè)全新的地方，這些系統(tǒng)就會(huì)徹底"抓瞎"。這就好比你只能在自己家里熟練地找東西，但一到別人家就完全不知所措。

谷歌團(tuán)隊(duì)的突破在于，他們開發(fā)出了一個(gè)名為ViNT（Visual Navigation Transformer）的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)就像給機(jī)器人安裝了一個(gè)"通用導(dǎo)航大腦"。這個(gè)大腦的工作原理類似于我們熟悉的ChatGPT，但它處理的不是文字，而是圖像和導(dǎo)航指令。

一、機(jī)器人導(dǎo)航的"ChatGPT時(shí)刻"

ViNT的核心理念借鑒了近年來在自然語言處理領(lǐng)域取得巨大成功的大語言模型。就像ChatGPT通過閱讀海量文本學(xué)會(huì)了理解和生成語言一樣，ViNT通過"觀看"大量的導(dǎo)航視頻學(xué)會(huì)了理解空間關(guān)系和路徑規(guī)劃。

這種學(xué)習(xí)方式就像培養(yǎng)一個(gè)超級(jí)司機(jī)。傳統(tǒng)方法是讓機(jī)器人在每個(gè)特定環(huán)境中反復(fù)練習(xí)，就像只在固定路線上開車的公交司機(jī)，換了路線就不知道怎么辦。而ViNT的方法則是讓機(jī)器人"觀看"成千上萬個(gè)不同司機(jī)在各種環(huán)境中駕駛的錄像，從中學(xué)習(xí)通用的導(dǎo)航原理和技巧。

研究團(tuán)隊(duì)收集了一個(gè)龐大的導(dǎo)航數(shù)據(jù)集，包含了600多萬個(gè)導(dǎo)航軌跡，覆蓋了從室內(nèi)辦公室、家庭環(huán)境到戶外街道、公園等各種場景。這就像給機(jī)器人提供了一本包含全世界各種地形和環(huán)境的"導(dǎo)航百科全書"。

ViNT的架構(gòu)基于Transformer模型，這是目前最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)之一。不過，與處理文字的ChatGPT不同，ViNT處理的是圖像序列。它將機(jī)器人的當(dāng)前視野、目標(biāo)位置的圖像，以及導(dǎo)航歷史信息作為輸入，然后輸出機(jī)器人應(yīng)該采取的行動(dòng)。

二、從理論到實(shí)踐的華麗轉(zhuǎn)身

為了驗(yàn)證ViNT的實(shí)際效果，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一系列嚴(yán)格的測(cè)試實(shí)驗(yàn)。他們選擇了幾種不同類型的機(jī)器人平臺(tái)進(jìn)行測(cè)試，包括輪式機(jī)器人、四足機(jī)器人，甚至還有無人機(jī)。這種多樣化的測(cè)試就像讓同一個(gè)導(dǎo)航系統(tǒng)指導(dǎo)不同的"司機(jī)"——有的開汽車，有的騎自行車，有的甚至是開飛機(jī)。

最令人印象深刻的測(cè)試是在完全陌生的環(huán)境中進(jìn)行的。研究人員將機(jī)器人帶到它們從未"見過"的地方，然后給它們一個(gè)簡單的任務(wù)：從A點(diǎn)到達(dá)B點(diǎn)。結(jié)果顯示，ViNT的成功率達(dá)到了87%，這個(gè)數(shù)字在機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域可以說是相當(dāng)出色的成績。

為了更好地理解這個(gè)成績的含義，我們可以這樣類比：如果你被蒙著眼睛帶到一個(gè)完全陌生的城市，然后被要求僅憑幾張目的地的照片找到正確的位置，你能有多大把握成功？ViNT基本上做到了十次有八九次都能成功，這已經(jīng)接近人類的表現(xiàn)水平。

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了一個(gè)特別有趣的測(cè)試，叫做"語言引導(dǎo)導(dǎo)航"。在這個(gè)測(cè)試中，人類用自然語言給機(jī)器人下達(dá)指令，比如"走到那棵大樹旁邊"或者"去咖啡機(jī)那里"。ViNT不僅能理解這些指令，還能準(zhǔn)確執(zhí)行，成功率同樣保持在80%以上。

三、技術(shù)細(xì)節(jié)的巧妙設(shè)計(jì)

ViNT的成功并非偶然，而是建立在幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新之上的。首先是它的"分層學(xué)習(xí)"策略。就像學(xué)習(xí)駕駛時(shí)，我們先學(xué)會(huì)基本的轉(zhuǎn)向和剎車，然后再學(xué)習(xí)復(fù)雜的并線和停車技巧一樣，ViNT也采用了由簡到繁的學(xué)習(xí)方法。

系統(tǒng)首先學(xué)習(xí)基本的視覺感知能力，比如識(shí)別障礙物、理解空間布局等。然后在這個(gè)基礎(chǔ)上，它學(xué)習(xí)更復(fù)雜的導(dǎo)航策略，比如如何選擇最優(yōu)路徑、如何處理動(dòng)態(tài)障礙物等。這種分層學(xué)習(xí)方法讓ViNT能夠更好地理解導(dǎo)航任務(wù)的本質(zhì)，而不是簡單地記憶特定情況下的應(yīng)對(duì)方法。

另一個(gè)重要?jiǎng)?chuàng)新是"跨模態(tài)學(xué)習(xí)"能力。ViNT不僅能處理視覺信息，還能整合來自不同傳感器的數(shù)據(jù)，比如深度信息、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)等。這就像一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的司機(jī)不僅用眼睛觀察路況，還會(huì)注意車輛的震動(dòng)、聲音等各種信息來做出判斷。

研究團(tuán)隊(duì)還特別關(guān)注了系統(tǒng)的泛化能力，也就是在新環(huán)境中的適應(yīng)性。他們發(fā)現(xiàn)，ViNT在訓(xùn)練過程中見過的環(huán)境類型越多樣化，它在新環(huán)境中的表現(xiàn)就越好。這個(gè)發(fā)現(xiàn)證實(shí)了一個(gè)重要觀點(diǎn)：多樣性是智能系統(tǒng)成功的關(guān)鍵要素。

四、實(shí)際應(yīng)用中的驚喜發(fā)現(xiàn)

在實(shí)際部署過程中，研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)了一些意想不到的有趣現(xiàn)象。ViNT展現(xiàn)出了某種"創(chuàng)造性解決問題"的能力。在一次測(cè)試中，當(dāng)預(yù)定路線被臨時(shí)障礙物阻擋時(shí)，ViNT自主選擇了一條研究人員都沒有想到的繞行路線，并且這條路線實(shí)際上比原計(jì)劃更加高效。

這種行為讓研究人員想起了人類在面對(duì)突發(fā)情況時(shí)的應(yīng)變能力。就像當(dāng)你發(fā)現(xiàn)平時(shí)走的路被施工封閉時(shí)，你會(huì)本能地尋找替代路線，而不是呆立在原地。ViNT似乎也具備了這種靈活應(yīng)變的能力。

更有趣的是，ViNT還展現(xiàn)出了一定的"環(huán)境理解"能力。它能夠識(shí)別不同環(huán)境的特點(diǎn)，并相應(yīng)地調(diào)整自己的行為策略。比如，在室內(nèi)環(huán)境中，它會(huì)更加小心謹(jǐn)慎，動(dòng)作較為緩慢；而在開闊的戶外環(huán)境中，它會(huì)采用更加積極的移動(dòng)策略。

研究團(tuán)隊(duì)還測(cè)試了ViNT的"協(xié)作能力"。當(dāng)多個(gè)配備ViNT系統(tǒng)的機(jī)器人在同一環(huán)境中工作時(shí)，它們能夠相互協(xié)調(diào)，避免沖突，甚至在某些情況下還會(huì)互相"讓路"。這種協(xié)作行為并沒有被明確編程到系統(tǒng)中，而是從大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中自然習(xí)得的。

五、挑戰(zhàn)與局限性的誠實(shí)面對(duì)

盡管ViNT取得了令人矚目的成果，但研究團(tuán)隊(duì)也誠實(shí)地指出了系統(tǒng)目前存在的局限性。最明顯的問題是在極端光照條件下的表現(xiàn)。當(dāng)環(huán)境過于昏暗或者光線過于強(qiáng)烈時(shí)，ViNT的表現(xiàn)會(huì)明顯下降。這就像人類在大霧天氣中駕駛時(shí)會(huì)感到困難一樣。

另一個(gè)挑戰(zhàn)是處理高度動(dòng)態(tài)的環(huán)境。雖然ViNT能夠處理一般的移動(dòng)障礙物，但在人流密集或者交通繁忙的環(huán)境中，它的表現(xiàn)還有待提高。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為這主要是因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)中缺乏足夠多的高動(dòng)態(tài)場景樣本。

系統(tǒng)的計(jì)算需求也是一個(gè)實(shí)際考慮因素。雖然ViNT比傳統(tǒng)方法更加高效，但要達(dá)到實(shí)時(shí)響應(yīng)的要求，仍然需要相當(dāng)強(qiáng)大的計(jì)算硬件支持。這就像高端游戲需要高性能顯卡一樣，ViNT的最佳性能也需要相應(yīng)的硬件配置。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)，ViNT在處理與訓(xùn)練環(huán)境差異極大的場景時(shí)會(huì)遇到困難。比如，如果系統(tǒng)主要在城市環(huán)境中訓(xùn)練，然后被部署到農(nóng)村或者山區(qū)環(huán)境中，它的表現(xiàn)就會(huì)大打折扣。這提醒我們，即使是"通用"系統(tǒng)，也需要足夠多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。

六、未來展望與深遠(yuǎn)影響

ViNT的成功不僅僅是技術(shù)上的突破，更重要的是它為整個(gè)機(jī)器人導(dǎo)航領(lǐng)域指明了新的發(fā)展方向。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這種基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練的"基礎(chǔ)模型"方法，將成為未來機(jī)器人智能發(fā)展的主流趨勢(shì)。

在實(shí)際應(yīng)用方面，ViNT的潛在影響范圍非常廣泛。在物流配送領(lǐng)域，配備ViNT系統(tǒng)的機(jī)器人能夠更好地適應(yīng)不同的配送環(huán)境，從高層辦公樓到低層住宅區(qū)，都能夠靈活應(yīng)對(duì)。在家庭服務(wù)方面，這種技術(shù)能夠讓家用機(jī)器人更好地理解和適應(yīng)家庭環(huán)境的變化，比如家具重新擺放或者裝修后的空間布局。

對(duì)于特殊環(huán)境應(yīng)用，ViNT也顯示出了巨大潛力。在搜救任務(wù)中，機(jī)器人需要在完全陌生且可能危險(xiǎn)的環(huán)境中快速導(dǎo)航，ViNT的泛化能力在這種場景下就顯得特別寶貴。在太空探索方面，這種技術(shù)也能夠幫助火星車或者月球車更好地在未知地形中自主導(dǎo)航。

研究團(tuán)隊(duì)還展望了ViNT與其他AI技術(shù)融合的可能性。比如，將ViNT與大語言模型結(jié)合，可能會(huì)產(chǎn)生能夠進(jìn)行更復(fù)雜交互的智能導(dǎo)航系統(tǒng)。想象一下，未來的機(jī)器人不僅能夠理解"去廚房"這樣的簡單指令，還能夠理解"幫我找一個(gè)安靜的地方讀書"這樣的抽象要求。

從更宏觀的角度來看，ViNT代表了AI技術(shù)從"專用"向"通用"發(fā)展的重要一步。就像互聯(lián)網(wǎng)從專業(yè)工具發(fā)展成為日常生活的基礎(chǔ)設(shè)施一樣，這種通用化的AI能力可能會(huì)成為未來智能設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)配置。

說到底，ViNT的價(jià)值不僅在于它解決了機(jī)器人導(dǎo)航這個(gè)具體問題，更在于它展示了一種新的AI開發(fā)思路。通過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練獲得通用能力，然后在具體任務(wù)中展現(xiàn)出色表現(xiàn)，這種模式正在成為AI發(fā)展的新范式。對(duì)于普通人來說，這意味著我們可能很快就會(huì)看到更加智能、更加實(shí)用的機(jī)器人助手出現(xiàn)在我們的生活中。

當(dāng)然，任何技術(shù)進(jìn)步都需要時(shí)間來完善和普及。正如研究團(tuán)隊(duì)所指出的，ViNT還有很多需要改進(jìn)的地方。但是，這項(xiàng)研究所展現(xiàn)的方向和潛力，讓我們有理由對(duì)機(jī)器人技術(shù)的未來充滿期待。也許在不久的將來，當(dāng)我們?cè)谀吧牡胤矫月窌r(shí)，不僅可以求助于手機(jī)地圖，還可以求助于身邊那個(gè)同樣"初來乍到"但依然能夠準(zhǔn)確導(dǎo)航的機(jī)器人伙伴。

Q&A

Q1：ViNT與傳統(tǒng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)有什么區(qū)別？

A：傳統(tǒng)機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)需要事先了解環(huán)境地圖和路徑信息，只能在特定環(huán)境中工作。而ViNT就像給機(jī)器人安裝了"通用導(dǎo)航大腦"，它通過觀看600多萬個(gè)導(dǎo)航軌跡學(xué)習(xí)，能夠在從未去過的陌生環(huán)境中自主導(dǎo)航，成功率達(dá)到87%。

Q2：ViNT技術(shù)能應(yīng)用在哪些實(shí)際場景中？

A：ViNT的應(yīng)用范圍很廣泛，包括物流配送機(jī)器人在不同建筑中送貨、家用機(jī)器人適應(yīng)家具重新擺放、搜救機(jī)器人在危險(xiǎn)陌生環(huán)境中導(dǎo)航，甚至可以幫助火星車在未知地形中自主探索。它還能理解自然語言指令，比如"走到那棵大樹旁邊"。

Q3：ViNT目前還有哪些局限性？

A：ViNT在極端光照條件（過于昏暗或強(qiáng)烈）下表現(xiàn)會(huì)下降，在人流密集的高動(dòng)態(tài)環(huán)境中也有待提高。此外，它需要較強(qiáng)的計(jì)算硬件支持，而且當(dāng)部署環(huán)境與訓(xùn)練環(huán)境差異過大時(shí)（比如從城市到農(nóng)村），性能也會(huì)受影響。