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這項由上海AI實驗室、智元機器人等多家機構聯合完成的研究發(fā)表于2025年1月，論文題為《EnerVerse: Envisioning Embodied Future Space for Robotics Manipulation》。有興趣深入了解的讀者可以通過https://sites.google.com/view/enerverse訪問完整研究內容。

在科幻電影中，我們經常看到機器人能夠像人類一樣思考和預測未來?，F在，這樣的場景正在逐步成為現實。研究團隊開發(fā)了一套名為EnerVerse的系統，它就像給機器人裝上了一個"會做夢"的大腦。這個大腦不僅能看到當下的世界，還能想象出未來會發(fā)生什么，就像人類在執(zhí)行復雜任務前會在腦海中預演整個過程一樣。

當你準備泡一杯咖啡時，大腦會自動預演整個過程：走向廚房、拿起杯子、倒入咖啡粉、加熱水、攪拌。EnerVerse就是要讓機器人也擁有這種預測能力。傳統的機器人就像一個只會按部就班執(zhí)行指令的助手，而配備了EnerVerse的機器人則像一個能夠思考和規(guī)劃的智能伙伴。

這項研究的核心創(chuàng)新在于將視頻生成技術與機器人控制巧妙結合。研究團隊發(fā)現，制作視頻的AI模型具有強大的時空想象力，能夠預測畫面中接下來會發(fā)生什么。他們靈機一動：既然這些模型能預測視頻中的未來畫面，為什么不能用來預測機器人操作的未來場景呢？這就像把電影導演的想象力移植到了機器人身上。

整個系統的工作原理就像一個經驗豐富的廚師在準備一道復雜菜品。廚師不會盲目地開始烹飪，而是會先在腦海中構想整個制作過程：先切菜、再熱鍋、然后下料炒制、最后裝盤。EnerVerse讓機器人也具備了這種"心理預演"的能力，它能夠根據給定的任務指令，在執(zhí)行之前就在"腦海"中生成整個操作過程的視頻畫面。

一、給機器人裝上"預知眼"：塊狀自回歸生成技術

傳統的機器人就像一個近視眼，只能看清眼前一小塊區(qū)域。而EnerVerse則給機器人裝上了一副"預知眼鏡"，讓它能夠看到未來的整個操作序列。

這個"預知眼鏡"的工作原理頗為巧妙。研究團隊將未來的時間切分成一個個小塊，就像把一部長電影分割成許多個短片段。機器人會依次預測每個時間塊中會發(fā)生什么，然后將這些片段串聯起來，形成一部完整的"未來電影"。這種方法被稱為塊狀自回歸生成，聽起來很專業(yè)，但實際上就像我們寫作時逐段構思故事情節(jié)一樣自然。

更絕妙的是，研究團隊還為機器人設計了一種"選擇性記憶"機制。想象你在回憶昨天的經歷時，大腦不會記住每一個微小細節(jié)，而是會保留那些重要的關鍵時刻。EnerVerse也是如此，它不會存儲每一幀畫面，而是智能地選擇和保存那些對任務執(zhí)行最關鍵的信息。

這種稀疏記憶機制帶來了兩個顯著優(yōu)勢。首先，它大幅降低了計算負擔，就像給機器人的大腦減了負，讓它能夠更高效地思考。其次，它讓機器人具備了處理超長任務序列的能力，理論上可以無限延長預測長度，這在傳統方法中是難以實現的。

在實際訓練過程中，系統會隨機選擇一些歷史幀作為記憶背景，而不是使用連續(xù)的幀序列。這種做法最初可能讓人感到困惑，但實際上它模仿了人類記憶的特點。我們在回憶一個事件時，往往記住的是幾個關鍵瞬間，而不是每分每秒的連續(xù)畫面。這種訓練方式讓機器人具備了更強的魯棒性，能夠更好地應對現實世界中的各種意外情況。

二、機器人的"千里眼"：自由錨點視角技術

傳統機器人就像戴著眼罩的人，只能通過一個固定的攝像頭觀察世界，這嚴重限制了它們對環(huán)境的理解。研究團隊開發(fā)的自由錨點視角技術，就像給機器人裝上了多個可以自由移動的"千里眼"，讓它能夠從不同角度同時觀察和理解三維世界。

這個技術的精妙之處在于突破了傳統攝像頭位置的束縛。傳統機器人的攝像頭要么固定在機械臂上，要么安裝在工作臺的特定位置，這就像讓人只能從一個角度看世界一樣。而自由錨點視角技術允許虛擬攝像頭自由飛翔，就像有一群無人機在空中各個角度拍攝現場情況。

在復雜的操作環(huán)境中，比如狹窄的廚房空間，傳統的固定攝像頭可能會被遮擋或者無法捕捉到關鍵細節(jié)。自由錨點視角就像給機器人配備了一支專業(yè)攝影團隊，能夠從最佳角度記錄每一個重要動作。當機器人需要拿取藏在柜子深處的物品時，這些虛擬攝像頭能夠提供不同角度的視野，確保機器人不會因為視覺盲區(qū)而撞到障礙物。

更重要的是，這種多視角觀察能力讓機器人對三維空間有了更深刻的理解。就像人類用雙眼觀察世界能夠感知深度一樣，多個虛擬視角為機器人提供了豐富的空間信息。這種立體視覺能力對于精密操作至關重要，比如將細小的零件精確插入指定位置，或者在擁擠的桌面上準確抓取目標物品。

系統在生成多視角視頻時，會同時考慮攝像頭的內外參數，確保不同視角之間的幾何一致性。這就像確保一部電影中從不同角度拍攝的鏡頭能夠無縫銜接一樣。通過空間注意力機制，系統能夠在不同視角之間建立聯系，保證生成的視頻在幾何上是合理和一致的。

三、從虛擬到現實的橋梁：4D數據生成引擎

機器人學習面臨一個根本性挑戰(zhàn)：在現實世界中收集大量訓練數據既昂貴又耗時。這就像培養(yǎng)一個廚師，如果只能通過實際下廚來學習，不僅成本高昂，還可能因為失誤而造成浪費。研究團隊開發(fā)的4D數據生成引擎，就像為機器人建造了一個"虛擬廚房"，讓它能夠在仿真環(huán)境中進行大量練習。

這個數據生成引擎的核心思想是將生成模型與4D高斯點繪制技術結合起來。4D高斯點繪制聽起來很復雜，但可以理解為一種能夠精確重建三維場景并捕捉其隨時間變化的技術。就像用無數個微小的彩色光球來重建整個房間，每個光球都記錄著特定位置在特定時刻的顏色和形狀信息。

整個數據生成過程形成了一個良性循環(huán)。首先，系統使用少量真實世界的觀察數據來訓練基礎模型。然后，通過4D重建技術生成更多的虛擬訓練數據。這些新生成的數據又被用來進一步改進模型性能，形成了一個自我強化的循環(huán)過程。這就像一個學徒廚師通過不斷練習基礎刀工，逐漸掌握了更復雜的烹飪技巧。

這種數據飛輪機制的巧妙之處在于它能夠逐步縮小仿真與現實之間的差距。初始階段生成的虛擬數據可能與真實世界存在一定差異，但隨著循環(huán)迭代的進行，生成的數據質量不斷提升，越來越接近真實情況。最終，在虛擬環(huán)境中訓練的機器人能夠在現實世界中表現出色。

研究團隊特別強調了幾何一致性的重要性。在生成多視角視頻時，系統確保從不同角度看到的物體形狀、大小和位置關系都是準確的。這種幾何精度對機器人操作至關重要，因為即使是細微的幾何錯誤也可能導致抓取失敗或碰撞事故。

四、從想象到行動：視覺到動作的轉換機制

擁有預測未來的能力只是第一步，更關鍵的是如何將這種預測轉化為精確的機器人動作。這就像一個圍棋大師不僅能夠預見幾步之后的棋局走勢，還必須知道當下應該在哪個位置落子。EnerVerse的動作頭部模塊就承擔著這個關鍵角色。

這個轉換過程的設計相當巧妙。系統不是在預測完整的未來視頻后再開始思考動作，而是在生成過程中就同步提取動作信息。具體來說，它從視頻生成網絡的中間層提取特征信息，這些特征包含了豐富的空間-時間信息，然后通過專門設計的策略網絡將這些特征轉換為機器人的具體動作指令。

為了提高效率，系統采用了一個聰明的策略：它不需要等待完整的去噪過程結束，而是在第一步去噪后就提取特征信息。這就像一個經驗豐富的醫(yī)生，不需要等待所有檢查結果出來就能根據初步癥狀做出判斷。這種設計大幅降低了計算成本，使得系統能夠滿足機器人實時控制的要求。

動作預測采用了塊狀輸出的方式，這與傳統的單步預測方法形成了鮮明對比。傳統方法就像一個只能看一步的象棋初學者，每次只能考慮下一步怎么走。而EnerVerse則像一個經驗豐富的棋手，能夠同時規(guī)劃接下來幾步的走法。這種多步預測能力對于復雜操作任務尤其重要，比如需要協調多個關節(jié)運動的精密裝配任務。

稀疏記憶機制在動作預測中發(fā)揮著重要作用。系統會將觀察到的圖像和重建的多視角圖像存儲在稀疏記憶中，這些信息為動作決策提供了豐富的上下文。這就像一個工匠在制作復雜工藝品時，會不斷回顧之前的工作進展，確保每一步都與整體目標保持一致。

五、實驗驗證：從仿真到現實的優(yōu)秀表現

為了驗證EnerVerse的實際效果，研究團隊進行了全面而嚴格的測試。他們選擇了多個具有挑戰(zhàn)性的評測基準，包括著名的LIBERO機器人操作基準測試。LIBERO包含四個不同類型的任務套件：空間推理任務、物體操作任務、目標導向任務和長序列任務，每個套件都包含10個具體任務，每個任務提供50個人類演示樣本。

在視頻生成質量方面，EnerVerse展現出了顯著優(yōu)勢。與基于DynamiCrafter的基準方法相比，EnerVerse在峰值信噪比和視頻質量評分方面都取得了更好的結果。更重要的是，在用戶研究中，機器人專家們對EnerVerse生成視頻的語義準確性、幀間一致性和運動連續(xù)性都給出了更高的評價。

特別值得注意的是，EnerVerse是唯一能夠成功處理長序列任務的系統。這類任務需要機器人執(zhí)行包含多個步驟的復雜操作序列，對系統的長期推理能力提出了極高要求。傳統方法在處理這類任務時經常出現邏輯錯誤或動作不連貫的問題，而EnerVerse能夠保持整個操作序列的邏輯一致性。

在機器人策略評估方面，EnerVerse達到了最新的最優(yōu)水平。使用單一自由錨點視角時，系統平均得分為84.1分，已經超過了包括OpenVLA在內的多個強基準系統。當使用三個自由錨點視角時，性能進一步提升至88.5分，在所有測試任務中都表現出了卓越的能力。

研究團隊特別分析了不同組件的貢獻。稀疏記憶機制被證明是系統成功的關鍵因素之一。在沒有稀疏記憶的情況下，系統在長序列任務上的表現急劇下降，從73分降至僅30.8分。這充分證明了稀疏記憶機制對于維持長期任務執(zhí)行能力的重要性。

多視角設置的優(yōu)勢也得到了充分驗證。單視角配置雖然已經取得了不錯的效果，但三視角配置在幾乎所有任務類型上都實現了進一步的性能提升。這說明豐富的視覺信息確實有助于機器人更好地理解和執(zhí)行復雜任務。

六、深入分析：系統設計的精妙之處

為了更深入地理解EnerVerse的工作機制，研究團隊進行了詳細的消融研究和機制分析。這些分析就像解剖一個精密機械裝置，揭示了每個組件是如何協同工作的。

訓練策略的重要性得到了充分體現。研究團隊比較了四種不同的訓練方法：從零開始訓練整個系統、使用預訓練視頻生成模型初始化、同時優(yōu)化視頻生成和動作預測損失，以及采用兩階段訓練策略。結果顯示，從零開始的訓練完全失敗，這說明了預訓練權重的重要性。而兩階段訓練策略取得了最佳效果，這驗證了先訓練視頻生成能力再進行策略微調的設計思路。

注意力機制分析揭示了系統內部的工作原理。研究團隊可視化了策略網絡中不同注意力頭和層的注意力分布模式。結果顯示，早期的注意力層主要關注未來預測空間，而后期的層則更多地關注稀疏記憶中的歷史信息。這種注意力分布模式表明，系統能夠靈活地在歷史經驗和未來預測之間進行權衡，這正是智能決策的關鍵特征。

更有趣的是，注意力分析還顯示了決策過程的時間動態(tài)特性。在執(zhí)行早期動作時，系統更多地依賴歷史記憶；而在執(zhí)行后期動作時，系統則更多地關注生成的未來空間。這種動態(tài)注意力分配策略非常符合人類執(zhí)行復雜任務時的認知模式。

塊大小的選擇也經過了仔細的實驗驗證。研究團隊測試了1、4、8、16等不同的塊大小，發(fā)現塊大小為8時系統表現最為穩(wěn)定。過小的塊大小會增加計算開銷而不能充分利用時序信息，過大的塊大小則可能導致預測精度下降。這種優(yōu)化過程體現了系統設計中的精細平衡。

七、現實世界的驗證：真實機器人實驗

理論和仿真的成功只是第一步，真正的考驗在于現實世界的應用。研究團隊設計了兩個具有挑戰(zhàn)性的真實機器人任務，來驗證EnerVerse在實際環(huán)境中的表現。

第一個任務是精密塊放置任務。機器人需要根據自然語言指令（如"第一行第二列"）將磁性塊精確放入泡沫工作臺的指定格子中。這個任務看似簡單，但實際上包含了多個技術挑戰(zhàn)。首先，機器人必須理解自然語言指令并將其轉換為空間位置。其次，格子只比磁性塊稍大，需要極高的定位精度。最后，磁性塊相對較重，需要機器人在抓取時找到合適的著力點以保持穩(wěn)定。

實驗結果令人鼓舞。在九個不同位置的測試中，EnerVerse在大多數位置都實現了完美或接近完美的表現。系統在抓取和放置精度方面表現優(yōu)秀，即使在一些具有挑戰(zhàn)性的位置（如工作臺邊緣）也能保持相當高的成功率。唯一的失敗案例出現在機器人工作空間邊界附近的位置，這主要是由于物理限制而非系統本身的缺陷。

第二個任務是透明物體分揀，這對機器人視覺系統提出了極高要求。透明物體的識別和操作一直是機器人領域的難點，因為傳統的視覺算法難以準確檢測和定位透明材料。EnerVerse通過其多視角觀察能力和強大的空間理解能力，成功完成了包括透明量杯和盤子在內的多種物體的分揀任務。

這些真實世界實驗的成功不僅驗證了系統的技術能力，更重要的是證明了從視頻生成到機器人控制這一技術路徑的可行性。相比于傳統的端到端學習方法，EnerVerse展現出了更強的泛化能力和更高的成功率。

八、技術影響與未來展望

EnerVerse的成功不僅僅是一個技術突破，它更代表了機器人學習范式的根本性轉變。傳統的機器人學習就像教授一個學生做數學題，需要提供大量的例題和詳細的解答過程。而EnerVerse則更像是培養(yǎng)一個具有想象力的藝術家，它能夠通過理解任務描述來"想象"完成任務的過程，然后將這種想象轉化為具體的行動。

這種想象能力的意義遠超表面所見。它意味著機器人不再需要針對每個具體任務進行專門訓練，而是能夠通過理解和想象來適應新的任務要求。這就像一個經驗豐富的工匠，即使面對從未見過的工藝品圖紙，也能憑借豐富的經驗和想象力完成制作。

從技術架構角度來看，EnerVerse展示了多模態(tài)學習的巨大潛力。視頻生成、3D重建、動作規(guī)劃這些看似獨立的技術被巧妙地整合在一個統一的框架中，形成了一個功能強大的智能系統。這種整合不是簡單的拼接，而是深度融合，每個組件都為整體性能貢獻獨特價值。

稀疏記憶機制的成功也為未來的AI系統設計提供了重要啟示。如何高效地存儲和利用歷史信息一直是AI系統面臨的核心挑戰(zhàn)之一。EnerVerse的稀疏記憶設計證明了"少即是多"的哲學在AI系統中同樣適用。通過智能地選擇和保留關鍵信息，系統不僅提高了效率，還增強了泛化能力。

自由錨點視角技術的影響可能延伸到機器人學習之外的更廣闊領域。這種突破物理攝像頭限制的方法為增強現實、虛擬現實等應用提供了新的思路。在未來，我們可能會看到更多基于虛擬視角的應用，從建筑設計到游戲開發(fā)，都可能從這一技術中受益。

展望未來，EnerVerse技術有望在多個領域產生深遠影響。在制造業(yè)中，配備這種系統的機器人將能夠更快適應產品設計變更，減少重新編程的時間和成本。在家庭服務領域，具有想象力的機器人助手將能夠更好地理解和滿足人類的需求。在醫(yī)療康復中，這種技術可能幫助設計更智能的康復機器人，為患者提供個性化的訓練方案。

然而，這項技術的發(fā)展也面臨著一些挑戰(zhàn)。計算復雜度仍然是一個需要持續(xù)優(yōu)化的問題。雖然稀疏記憶機制已經大幅提高了效率，但對于資源受限的移動機器人來說，進一步的優(yōu)化仍然是必要的。另外，如何確保生成的未來預測在復雜動態(tài)環(huán)境中保持準確性，也是一個需要深入研究的問題。

說到底，EnerVerse為我們展現了一個令人興奮的未來圖景：機器人不再是冷冰冰的執(zhí)行工具，而是具有想象力和預測能力的智能伙伴。它們能夠理解我們的意圖，預測任務的發(fā)展，并采取最適合的行動。這種技術進步不僅會改變機器人行業(yè)，更可能重新定義人機協作的方式。

當然，從實驗室的技術演示到實際的產業(yè)應用還有相當的距離。但EnerVerse所展現的技術路徑和achieved的初步成果，已經為這個方向奠定了堅實的基礎。隨著計算能力的持續(xù)提升和算法的不斷優(yōu)化，我們有理由期待在不久的將來看到更多基于這種技術的實際應用。

歸根結底，EnerVerse最大的意義在于它向我們證明了一種可能性：通過賦予機器人想象和預測的能力，我們可以創(chuàng)造出真正智能的機械伙伴。這不僅是技術上的進步，更是我們對人工智能未來發(fā)展方向的一次重要探索。對于那些對這一技術方向感興趣的讀者，建議關注上海AI實驗室和智元機器人等機構的后續(xù)研究成果，相信會有更多令人驚喜的進展。

Q&A

Q1：EnerVerse系統是如何讓機器人具備預測未來能力的？

A：EnerVerse通過塊狀自回歸生成技術，將未來時間切分成小塊，讓機器人逐步預測每個時間段會發(fā)生什么，最后串聯成完整的未來場景。同時配合稀疏記憶機制，智能保存關鍵信息而不是記錄每一個細節(jié)，這樣機器人就像人類一樣能在執(zhí)行任務前預演整個過程。

Q2：自由錨點視角技術相比傳統攝像頭有什么優(yōu)勢？

A：傳統機器人只能通過固定位置的攝像頭觀察世界，視角受限且容易被遮擋。自由錨點視角技術讓虛擬攝像頭能夠自由移動到最佳觀察位置，就像給機器人配備了多個會飛的"眼睛"，能從不同角度同時觀察場景，大幅提升對三維空間的理解能力。

Q3：EnerVerse在實際應用中的表現如何？

A：在LIBERO基準測試中，EnerVerse取得了88.5分的最佳成績，是唯一能處理長序列復雜任務的系統。在真實機器人實驗中，它成功完成了精密塊放置和透明物體分揀等挑戰(zhàn)性任務，大多數情況下都能達到完美或接近完美的表現。