這項研究來自微軟研究院、清華大學、武漢大學、香港科技大學和南京大學的聯(lián)合團隊，由陳曉宇、魏航興、張璞式等多位研究人員共同完成，發(fā)表于2025年1月的arXiv預印本平臺，論文編號為arXiv:2507.23682v3。研究團隊開發(fā)了一個名為"villa-X"的創(chuàng)新系統(tǒng)，這個系統(tǒng)就像是機器人世界的"翻譯官"，能夠?qū)⑷祟惖恼Z言指令和視覺信息轉(zhuǎn)化為機器人能夠理解和執(zhí)行的動作序列。

當我們與機器人交流時，就好比兩個說不同語言的人在對話。人類用自然語言描述任務，比如"把杯子放到桌子上"，而機器人需要的卻是具體的關(guān)節(jié)角度、力度和位置信息。傳統(tǒng)的機器人系統(tǒng)往往難以很好地處理這種"翻譯"過程，特別是當面對新環(huán)境或未見過的任務時。

villa-X系統(tǒng)的核心創(chuàng)新在于引入了一種叫做"潛在動作"的中間表示方法。可以把這種潛在動作理解為一種"動作密碼"，它介于人類的高級指令和機器人的低級控制信號之間。就像翻譯工作需要先理解原文的含義，再用目標語言表達一樣，villa-X首先將視覺信息轉(zhuǎn)化為這種中間的"動作密碼"，然后再將這些密碼轉(zhuǎn)化為具體的機器人動作。

研究團隊通過大量實驗驗證了這個系統(tǒng)的有效性。在仿真環(huán)境中，villa-X在多項任務上都取得了顯著優(yōu)于現(xiàn)有方法的表現(xiàn)。更令人印象深刻的是，研究人員還在真實的機器人平臺上進行了測試，包括使用夾爪的機械臂和配備靈巧手的復雜操作系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，villa-X不僅能夠完成訓練時見過的任務，還能夠成功處理全新的場景和物體。

一、破解機器人學習的密碼：從視頻到動作的奇妙轉(zhuǎn)換

當我們觀看一段有人在廚房做飯的視頻時，大腦能夠自動理解每個動作的含義：拿起鍋鏟、翻炒食材、調(diào)節(jié)火候。但對機器人來說，理解這些看似簡單的動作卻是一個巨大的挑戰(zhàn)。villa-X系統(tǒng)的第一個關(guān)鍵創(chuàng)新就是幫助機器人破解這個"動作密碼"。

傳統(tǒng)的機器人學習方法通常只關(guān)注視覺變化。比如，當看到一個物體從A點移動到B點時，系統(tǒng)主要分析像素的變化。然而，這種方法存在一個重大缺陷：許多重要的機器人動作在視覺上可能非常微妙。例如，當機器人調(diào)整夾爪的握力或者細微地旋轉(zhuǎn)手腕時，這些動作在圖像中可能只表現(xiàn)為很小的像素變化，但對于成功完成任務卻至關(guān)重要。

villa-X的研究團隊意識到了這個問題，他們開發(fā)了一種新的學習方法，不僅考慮視覺信息，還結(jié)合了機器人的"本體感覺"信息。這就像是給機器人裝上了"觸覺神經(jīng)"，讓它不僅能看到動作，還能感受到動作。具體來說，系統(tǒng)會同時學習視覺變化和機器人關(guān)節(jié)位置、力度等物理狀態(tài)的變化。

這種雙重學習機制的好處是顯而易見的。當系統(tǒng)看到一段機器人抓取物體的視頻時，它不僅記錄了物體位置的視覺變化，還記錄了機器人手指關(guān)節(jié)角度的變化、施加力度的變化等。這樣，學到的"動作密碼"就更加完整和準確，能夠真正反映完成任務所需的物理動作。

研究團隊還解決了另一個重要問題：不同機器人的差異。就像不同品牌的汽車有不同的操控感一樣，不同的機器人也有不同的結(jié)構(gòu)和控制方式。為了讓系統(tǒng)能夠處理這種多樣性，他們引入了"機器人身份卡"的概念。每種機器人都有自己的身份標識，系統(tǒng)在學習時會考慮這些差異，確保學到的動作知識能夠在不同機器人之間正確轉(zhuǎn)移。

二、搭建動作專家團隊：讓機器人像人類一樣分層思考

人類在執(zhí)行復雜任務時往往采用分層思考的方式。比如，當我們要"整理房間"時，大腦首先制定一個大概的計劃：先收拾桌面，再整理床鋪，最后拖地。然后在執(zhí)行每個步驟時，再考慮具體的動作細節(jié)：怎么拿起物品，放在哪里等等。villa-X系統(tǒng)借鑒了這種人類的思維模式，構(gòu)建了一個"專家團隊"來處理不同層次的決策。

這個專家團隊由兩個核心成員組成：高級規(guī)劃專家和執(zhí)行動作專家。高級規(guī)劃專家負責理解任務要求，制定由"動作密碼"組成的行動計劃。它就像一個善于制定戰(zhàn)略的指揮官，能夠分析當前場景，理解語言指令，然后設(shè)計出一系列抽象的動作步驟。

執(zhí)行動作專家則負責將這些抽象的動作步驟轉(zhuǎn)化為具體的機器人控制指令。它需要考慮機器人的物理限制、當前的關(guān)節(jié)位置、環(huán)境的約束等因素，將高級計劃轉(zhuǎn)化為精確的關(guān)節(jié)角度、速度和力度命令。

這兩個專家之間通過一種巧妙的"注意力機制"進行協(xié)作。執(zhí)行專家在制定具體動作時，會特別關(guān)注高級專家提出的行動計劃，確保每個具體動作都服務于整體策略。同時，為了防止執(zhí)行專家過度依賴高級計劃而失去自主判斷能力，系統(tǒng)還設(shè)計了一種"干擾訓練"機制。在訓練過程中，系統(tǒng)會隨機遮擋一部分高級計劃信息，迫使執(zhí)行專家也要具備獨立思考的能力。

這種分層設(shè)計的優(yōu)勢在于增強了系統(tǒng)的泛化能力。高級規(guī)劃專家學到的是任務的本質(zhì)邏輯，這些邏輯在不同環(huán)境和不同機器人上都是通用的。而執(zhí)行專家學到的是如何適應具體的機器人和環(huán)境，這樣的分工讓整個系統(tǒng)更加靈活和魯棒。

三、從理論到實踐：在仿真世界中驗證想法

為了驗證villa-X系統(tǒng)的有效性，研究團隊首先在計算機仿真環(huán)境中進行了大量測試。他們選擇了SIMPLER這個專門為機器人研究設(shè)計的仿真平臺，這個平臺的特點是盡可能接近真實世界的物理特性，減少仿真與現(xiàn)實之間的差距。

在仿真測試中，研究團隊設(shè)計了多種不同的任務場景，涵蓋了抓取、移動、開抽屜等常見的機器人操作。測試涉及兩種不同的機器人平臺：Google機器人和WidowX機器人，每種機器人都有自己獨特的結(jié)構(gòu)和控制特點。

實驗結(jié)果令人鼓舞。在Google機器人平臺上，villa-X系統(tǒng)在各項任務上的平均成功率達到了77.7%，這個數(shù)字顯著超過了之前的最佳方法。特別是在抓取任務上，成功率更是高達98.7%。在WidowX機器人平臺上，系統(tǒng)的表現(xiàn)同樣出色，平均成功率達到62.5%。

更重要的是，研究團隊還測試了系統(tǒng)的零樣本泛化能力，也就是在沒有針對性訓練的情況下處理新任務的能力。他們使用了一個從未在訓練中出現(xiàn)過的機器人——Realman機械臂，讓系統(tǒng)直接執(zhí)行任務。令人驚喜的是，系統(tǒng)不僅成功識別了這個陌生的機器人，還能夠生成合理的動作計劃。這證明了villa-X學到的知識具有很強的通用性。

研究團隊還進行了一系列消融實驗，就像拆解機器一樣，逐一移除系統(tǒng)的不同組件，觀察對性能的影響。這些實驗清楚地證明了每個創(chuàng)新設(shè)計的價值。例如，當移除本體感覺信息時，系統(tǒng)在某些精細操作任務上的成功率明顯下降。當移除分層設(shè)計時，系統(tǒng)的整體靈活性和泛化能力都受到了影響。

四、真刀真槍的考驗：在真實機器人上的表現(xiàn)

仿真測試的成功只是第一步，真正的考驗來自真實世界的復雜性。研究團隊在兩個不同的真實機器人平臺上測試了villa-X系統(tǒng)，每個平臺都代表了不同類型的機器人操作挑戰(zhàn)。

第一個測試平臺是配備夾爪的Realman機械臂。這是一個相對簡單但實用的機器人系統(tǒng)，類似于工廠中常見的工業(yè)機械臂。研究團隊設(shè)計了五個基礎(chǔ)任務：將物體放入容器、從容器中取出物體、推動物體到指定位置、堆疊物體和拆除堆疊。這些任務雖然看起來簡單，但要求機器人具備精確的空間定位、力度控制和序列規(guī)劃能力。

在這個平臺上，villa-X展現(xiàn)出了出色的學習效率。系統(tǒng)只需要375個演示軌跡的訓練（每個任務75個），就能夠掌握所有任務。更令人印象深刻的是，當研究人員改變測試環(huán)境——比如使用不同顏色的物體或更換桌布顏色時，系統(tǒng)仍然能夠成功完成任務。這種環(huán)境適應能力對于實際應用至關(guān)重要。

第二個測試平臺更加具有挑戰(zhàn)性：配備12自由度靈巧手的XArm機械臂。這個系統(tǒng)具有類似人手的復雜結(jié)構(gòu)，每根手指都能夠獨立控制，可以執(zhí)行非常精細的操作。研究團隊選擇了五個代表性任務：抓取和放置、立方體堆疊、杯子擺正、倒水和彈球。這些任務不僅需要精確的手指協(xié)調(diào)，還需要對物體物理屬性的深入理解。

特別值得注意的是，在訓練villa-X系統(tǒng)時，研究團隊并沒有使用任何靈巧手的數(shù)據(jù)。換句話說，系統(tǒng)完全是通過從其他類型機器人學到的知識來控制這個復雜的靈巧手系統(tǒng)。這就像一個只學過駕駛普通汽車的人，突然要去開飛機一樣困難。然而，villa-X系統(tǒng)成功地完成了這個跨越，在多個任務上都取得了可觀的成功率。

這種跨機器人的知識遷移能力是villa-X系統(tǒng)最令人興奮的特點之一。它表明，通過合適的表示方法和學習策略，機器人可以像人類一樣，將在一種情況下學到的技能遷移到完全不同的情況中。這為構(gòu)建真正通用的機器人智能系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。

五、超越訓練的邊界：理解符號和適應新環(huán)境

villa-X系統(tǒng)最令人驚喜的能力之一是它的開放詞匯理解能力。研究團隊設(shè)計了一個特殊的測試：他們準備了一系列印有各種符號的卡片，包括玉米、蘋果等日常物品的圖標。這些符號在機器人的訓練數(shù)據(jù)中從未出現(xiàn)過，但當給出"觸摸玉米"這樣的指令時，系統(tǒng)能夠正確識別相應的符號卡片并執(zhí)行動作。

這種能力的重要性不容小覷。在實際應用中，機器人經(jīng)常會遇到訓練時未見過的物體或場景。傳統(tǒng)的機器人系統(tǒng)通常需要針對每種新物體進行額外的訓練，這大大限制了它們的實用性。villa-X系統(tǒng)通過保持和增強預訓練視覺-語言模型的通用理解能力，實現(xiàn)了真正的開放世界操作。

研究團隊還測試了系統(tǒng)對全新機器人平臺的適應能力。他們使用了一個在訓練中完全沒有出現(xiàn)過的Realman機器人，讓系統(tǒng)直接生成動作計劃。通過可視化生成的動作序列，可以清楚地看到系統(tǒng)確實理解了任務要求，并生成了合理的動作軌跡。雖然由于硬件差異，這些動作可能需要進一步調(diào)整才能在真實機器人上執(zhí)行，但這個結(jié)果已經(jīng)證明了系統(tǒng)的核心理解能力。

這種零樣本泛化能力得益于villa-X的分層設(shè)計。高級規(guī)劃專家學到的是任務的抽象邏輯，這些邏輯與具體的機器人硬件無關(guān)。當面對新的機器人時，系統(tǒng)只需要學習如何將抽象計劃轉(zhuǎn)化為該機器人的具體控制指令，而不需要重新學習任務本身的邏輯。

研究團隊通過一個巧妙的可視化實驗展示了這種能力。他們讓高級規(guī)劃專家生成動作序列，然后使用一個單獨訓練的"世界模型"將這些抽象動作渲染成視頻畫面。生成的視頻清楚地顯示了機器人應該如何移動來完成指定的任務，證明了系統(tǒng)確實理解了任務的本質(zhì)。

六、技術(shù)細節(jié)的巧思：讓復雜系統(tǒng)優(yōu)雅運行

villa-X系統(tǒng)的成功離不開許多巧妙的技術(shù)設(shè)計。其中最重要的創(chuàng)新之一是如何處理訓練數(shù)據(jù)的多樣性。研究團隊收集的訓練數(shù)據(jù)來自多個不同的來源：有工業(yè)機器人的操作錄像，有人類日?；顒拥囊曨l，還有各種不同類型機器人的演示數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在格式、質(zhì)量和特點上都存在很大差異。

為了充分利用這些異構(gòu)數(shù)據(jù)，研究團隊設(shè)計了一種"上下文編碼"機制。系統(tǒng)會為每種數(shù)據(jù)源分配一個唯一的身份標識，包括數(shù)據(jù)集的來源和控制頻率等信息。在學習過程中，系統(tǒng)會根據(jù)這些上下文信息調(diào)整自己的理解和處理方式。這就像一個多語言翻譯軟件，能夠根據(jù)輸入文本的語言自動切換翻譯模式。

另一個重要的技術(shù)創(chuàng)新是訓練策略的設(shè)計。由于系統(tǒng)需要同時學習高級規(guī)劃和低級執(zhí)行兩個層面的知識，如何平衡這兩個學習目標成為一個關(guān)鍵問題。研究團隊采用了一種"聯(lián)合擴散"的訓練方法，同時優(yōu)化高級動作序列和低級控制指令的生成質(zhì)量。這種方法確保了兩個專家系統(tǒng)之間的良好協(xié)調(diào)。

為了防止系統(tǒng)過度依賴某種特定的信息源，研究團隊還設(shè)計了多種"正則化"策略。在訓練過程中，系統(tǒng)會隨機遮擋一部分輸入信息，迫使模型學會從不完整的信息中做出合理的推斷。這種訓練方式增強了系統(tǒng)的魯棒性，使其能夠在信息不完整或存在噪聲的情況下仍然正常工作。

數(shù)據(jù)預處理也是系統(tǒng)成功的重要因素。研究團隊采用了先進的數(shù)據(jù)篩選和增強技術(shù)，確保訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性。他們使用了專門的視覺質(zhì)量評估工具來過濾低質(zhì)量的視頻片段，并通過多種數(shù)據(jù)增強技術(shù)（如顏色變換、亮度調(diào)整等）來增加數(shù)據(jù)的多樣性。

七、站在巨人肩膀上：借鑒前人智慧的創(chuàng)新

villa-X系統(tǒng)的成功并非憑空而來，而是建立在多年機器人學習研究積累的基礎(chǔ)之上。研究團隊巧妙地整合了多個領(lǐng)域的最新進展，包括視覺-語言模型、強化學習、模仿學習等，形成了一個協(xié)調(diào)統(tǒng)一的系統(tǒng)。

在視覺理解方面，villa-X采用了預訓練的PaliGemma模型作為基礎(chǔ)。這個模型已經(jīng)在大規(guī)模圖像-文本數(shù)據(jù)上進行了訓練，具備了強大的視覺理解和語言處理能力。通過在這個強大基礎(chǔ)上進行機器人特定的訓練，villa-X能夠快速獲得理解復雜場景和指令的能力。

在動作生成方面，系統(tǒng)借鑒了擴散模型的思想。擴散模型原本用于圖像生成，其核心思想是通過逐步去噪的過程生成高質(zhì)量的輸出。villa-X將這個思想應用到動作生成上，通過逐步細化的過程生成平滑、連續(xù)的動作序列。這種方法生成的動作不僅在時間上連貫，而且在物理上也更加合理。

在系統(tǒng)架構(gòu)方面，villa-X受到了分層強化學習的啟發(fā)。分層強化學習的核心思想是將復雜任務分解為多個層次的子任務，每個層次負責不同抽象級別的決策。villa-X的高級規(guī)劃專家和執(zhí)行專家正是這種思想的體現(xiàn)，通過分層設(shè)計實現(xiàn)了更好的學習效率和泛化能力。

研究團隊還從認知科學中汲取了靈感。人類在學習新技能時，往往先形成對任務的抽象理解，然后再學習具體的執(zhí)行細節(jié)。villa-X的訓練過程模擬了這種學習模式，先學習抽象的動作表示，再學習具體的機器人控制。

盡管借鑒了許多現(xiàn)有的技術(shù)和思想，villa-X的真正創(chuàng)新在于將這些元素有機地整合在一起，形成了一個功能強大、性能優(yōu)異的完整系統(tǒng)。這種整合本身就是一項重要的技術(shù)貢獻，為未來的機器人學習研究提供了新的思路和方向。

當然，villa-X系統(tǒng)也面臨著一些局限性。目前的系統(tǒng)主要關(guān)注相對簡單的操作任務，對于需要長期規(guī)劃或復雜推理的任務還有待進一步改進。系統(tǒng)的訓練也需要大量的計算資源和數(shù)據(jù)，這可能限制其在資源受限環(huán)境中的應用。

說到底，villa-X代表了機器人學習領(lǐng)域的一個重要進步。通過巧妙的系統(tǒng)設(shè)計和創(chuàng)新的學習方法，它展示了如何讓機器人真正理解和執(zhí)行人類的指令。雖然我們距離科幻電影中的萬能機器人助手還有很長的路要走，但villa-X無疑為我們指明了前進的方向。

這項研究不僅在技術(shù)上具有重要意義，也為我們思考人工智能的未來提供了新的視角。如何讓機器真正理解人類的意圖，如何讓復雜的AI系統(tǒng)能夠適應變化的環(huán)境，這些都是我們在構(gòu)建智能社會過程中必須面對的挑戰(zhàn)。villa-X的成功表明，通過合適的方法和持續(xù)的努力，這些挑戰(zhàn)是可以逐步解決的。

對于普通人來說，這項研究意味著什么呢？也許在不久的將來，我們家里的機器人助手不再需要復雜的編程和設(shè)置，只需要用自然語言告訴它我們想要做什么。也許工廠里的機器人能夠更快地適應新的生產(chǎn)任務，而無需昂貴的重新編程。也許殘疾人士能夠通過更直觀的方式控制輔助機器人，獲得更好的生活質(zhì)量。這些可能性都讓人充滿期待。

如果你對這項研究的技術(shù)細節(jié)感興趣，可以通過論文編號arXiv:2507.23682v3在arXiv平臺上查找完整的論文內(nèi)容。研究團隊也在GitHub上公開了相關(guān)代碼，網(wǎng)址是github.com/microsoft/villa-x，讓其他研究者能夠復現(xiàn)和改進這項工作。

Q&A

Q1：villa-X系統(tǒng)是什么？它解決了什么問題？

A：villa-X是微軟研究院等機構(gòu)開發(fā)的機器人學習系統(tǒng)，主要解決機器人理解人類語言指令并轉(zhuǎn)化為具體動作的問題。它像一個"翻譯官"，能夠?qū)?把杯子放到桌子上"這樣的自然語言指令轉(zhuǎn)化為機器人能執(zhí)行的精確動作序列。

Q2：villa-X的"潛在動作"是什么概念？

A：潛在動作是villa-X系統(tǒng)的核心創(chuàng)新，可以理解為介于人類高級指令和機器人低級控制信號之間的"動作密碼"。它不僅考慮視覺變化，還結(jié)合機器人的物理狀態(tài)變化，讓學到的動作表示更加完整和準確。

Q3：villa-X系統(tǒng)能在不同類型的機器人上工作嗎？

A：是的，villa-X具有很強的跨機器人泛化能力。研究團隊在配備夾爪的機械臂和12自由度靈巧手上都進行了測試，甚至能夠在完全沒有見過的機器人上生成合理的動作計劃，這得益于其分層設(shè)計和通用的動作表示方法。