李飛飛團隊具身智能最新成果來了：

大模型接入機器人，把復雜指令轉化成具體行動規(guī)劃，無需額外數(shù)據(jù)和訓練。

從此，人類可以很隨意地用自然語言給機器人下達指令，如：

打開上面的抽屜，小心花瓶！

大語言模型+視覺語言模型就能從3D空間中分析出目標和需要繞過的障礙，幫助機器人做行動規(guī)劃。

然后重點來了， 真實世界中的機器人在未經(jīng)“培訓”的情況下，就能直接執(zhí)行這個任務。

新方法實現(xiàn)了零樣本的日常操作任務軌跡合成，也就是機器人從沒見過的任務也能一次執(zhí)行，連給他做個示范都不需要。

可操作的物體也是開放的，不用事先劃定范圍，開瓶子、按開關、拔充電線都能完成。

目前項目主頁和論文都已上線，代碼即將推出，并且已經(jīng)引起學術界廣泛興趣。

一位前微軟研究員評價到：這項研究走在了人工智能系統(tǒng)最重要和最復雜的前沿。

具體到機器人研究界也有同行表示：給運動規(guī)劃領域開辟了新世界。

還有本來沒看到AI危險性的人，因為這項AI結合機器人的研究而改變看法。

李飛飛團隊將該系統(tǒng)命名為VoxPoser，如下圖所示，它的原理非常簡單。

首先，給定環(huán)境信息（用相機采集RGB-D圖像）和我們要執(zhí)行的自然語言指令。

接著，LLM（大語言模型）根據(jù)這些內容編寫代碼，所生成代碼與VLM（視覺語言模型）進行交互，指導系統(tǒng)生成相應的操作指示地圖，即3D Value Map。

所謂3D Value Map，它是Affordance Map和Constraint Map的總稱，既標記了“在哪里行動”，也標記了“如何行動”。

如此一來，再搬出動作規(guī)劃器，將生成的3D地圖作為其目標函數(shù)，便能夠合成最終要執(zhí)行的操作軌跡了。

而從這個過程我們可以看到，相比傳統(tǒng)方法需要進行額外的預訓練，這個方法用大模型指導機器人如何與環(huán)境進行交互，所以直接解決了機器人訓練數(shù)據(jù)稀缺的問題。

更進一步，正是由于這個特點，它也實現(xiàn)了零樣本能力，只要掌握了以上基本流程，就能hold任何給定任務。

在具體實現(xiàn)中，作者將VoxPoser的思路轉化為一個優(yōu)化問題，即下面這樣一個復雜的公式：

它考慮到了人類下達的指令可能范圍很大，并且需要上下文理解，于是將指令拆解成很多子任務，比如開頭第一個示例就由“抓住抽屜把手”和“拉開抽屜”組成。

VoxPoser要實現(xiàn)的就是優(yōu)化每一個子任務，獲得一系列機器人軌跡，最終最小化總的工作量和工作時間。

而在用LLM和VLM將語言指令映射為3D地圖的過程中，系統(tǒng)考慮到語言可以傳達豐富的語義空間，便利用“感興趣的實體(entity of interest)”來引導機器人進行操作，也就是通過3DValue Map中標記的值來反應哪個物體是對它具有“吸引力”的，那些物體是具有“排斥性”。

還是以開頭的例子舉

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