當傳統(tǒng)機器人遇見生成式AI，會擦出什么樣的火花？ 技術的演進從不停滯。

如今，我們正處在具身智能發(fā)展的關鍵節(jié)點，生成式?jīng)Q策技術正悄然改變著這個領域的游戲規(guī)則。

重新定義決策：從最優(yōu)解到多元可能

傳統(tǒng)的強化學習就像一位追求單一最優(yōu)解的學霸，它只知道最大化回報，卻忽略了現(xiàn)實世界中存在的多種可能性。

而生成式?jīng)Q策技術則打開了新視角——它不只追求一個解，而是學習整個策略分布，能夠生成多樣化的動作應對復雜環(huán)境。

這種轉變意義重大。好比自動駕駛汽車遇到突發(fā)情況，傳統(tǒng)方法可能死板地執(zhí)行預設規(guī)則，而生成式?jīng)Q策系統(tǒng)則能"創(chuàng)造性"地找出多種安全避險路徑。

Diffusion、GFlowNets、Normalizing Flow等技術正是基于這一思路，讓智能體擁有了創(chuàng)造性思考的能力。

MIT提出的Decision Diffuser開創(chuàng)了狀態(tài)直接擴散的新范式，不再局限于動作生成，而是思考"我想去哪里"，再反向求解達成目標的動作。

這種思路顛覆了傳統(tǒng)控制理論，為復雜環(huán)境中的決策開辟新道路。

具身智能：賦予機器真實的"身體感"

具身智能不僅僅是給機器安裝傳感器和執(zhí)行器，而是一種讓智能體真正與環(huán)境產(chǎn)生有意義互動的能力。

它將人工智能拆分為兩個核心部分："大腦"負責高層次任務規(guī)劃，"小腦"負責精確的運動感知與執(zhí)行。

這種架構讓我想起人類駕駛汽車的經(jīng)歷——熟練司機無需思考每個肌肉動作，手腳會自然配合，大腦只需專注于路線規(guī)劃和危險識別。

具身智能正是這種能力的機器版本，它讓機器人不只是按程序執(zhí)行命令，而是能夠"感知"環(huán)境并作出適應性反應。

傳統(tǒng)控制系統(tǒng)如MCPC雖然高效穩(wěn)定，但每處新環(huán)境都需要專門建模，缺乏靈活性；而普通強化學習雖然泛化性強，卻需要海量訓練數(shù)據(jù)。

生成式?jīng)Q策在這兩者之間找到了平衡點——既有良好泛化性，又能在新環(huán)境中高效學習適應。

從實驗室走向現(xiàn)實：具身智能的應用浪潮

生成式?jīng)Q策技術與具身智能的結合始于2020年左右，隨著Diffusion模型的發(fā)展而快速演進。

回顧這段歷程：2020年DDPM在圖像生成領域取得突破；2022年MIT的Decision Diffusion顛覆了傳統(tǒng)離線強化學習；2023年Diffusion Policy首次應用于具身智能領域；2024年則出現(xiàn)了OCTO、OpenVLA等擴散策略大模型，開啟了真正的具身智能擴散波潮。

斯坦福大學的ALOHA、UMI項目以及工業(yè)巨頭特斯拉、Figure AI等公司已在這一領域取得顯著成果。這些技術為什么如此重要？

因為相比傳統(tǒng)控制方法，Diffusion Policy在迭代過程中表現(xiàn)出卓越的誤差削減能力，能夠生成高質量、連貫的動作軌跡。

Diffusion Policy能夠解決機器人復雜動作生成的難題。想想看，普通人抓起一個杯子是多么自然的動作，但對機器人來說，這需要精確計算每個關節(jié)的角度和力度。Diffusion Policy讓機器人"理解"了動作的整體性，不再是機械地執(zhí)行預設指令。

Condition Diffusion通過引入運動學約束，進一步改進了機器人的動作質量。

當機械臂需要開抽屜或疊衣服這樣的復雜任務時，它能產(chǎn)生更加平滑、自然的運動軌跡，避免奇異姿態(tài)和碰撞風險。

技術挑戰(zhàn)與未來進化路徑

盡管取得了令人矚目的進展，生成式?jīng)Q策技術在具身智能領域仍面臨幾個關鍵挑戰(zhàn)：

數(shù)據(jù)集模態(tài)單一是首要痛點。目前最大的開源數(shù)據(jù)集OpenXE主要依賴單一模態(tài)數(shù)據(jù)，未來需要更多高質量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，特別是3D數(shù)據(jù)。

模態(tài)切換不夠靈活也是一大瓶頸。理想情況下，機器人應能根據(jù)環(huán)境自適應地選擇最佳感知模態(tài)——在黑暗環(huán)境中切換到激光雷達，在激光雷達不可用時切換到其他感知方式。當前技術尚未實現(xiàn)這種靈活切換。

我們缺乏一種真正簡潔、開箱即用的統(tǒng)一模型。現(xiàn)有架構訓練效率不高，需要大量定制化工作才能獲得理想效果。

未來三年，這一領域將沿著清晰路徑發(fā)展：

2024年Diffusion Policy已成為主流，但僅限于單模態(tài)單技能泛化；2025年隨著多模態(tài)數(shù)據(jù)增多，多模態(tài)策略泛化能力將顯現(xiàn)；2026年將實現(xiàn)多技能泛化突破，機器人將能自主孵化新技能，形成自演進機制。

AdaptDiffuser、Meta Diffuser等前沿工作已探索了自演進機制，通過擴散模型生成軌跡并結合獎勵梯度自我優(yōu)化，進行仿真未來決策序列并基于反饋優(yōu)化決策。EUREKA項目則通過迭代連續(xù)進化改善獎勵函數(shù)質量，形成數(shù)據(jù)飛輪效應。

生成式?jīng)Q策技術正推動具身智能進入新時代——從單一能力到多元智能，從被動適應到主動進化。

這不僅改變了機器人的能力邊界，也重新定義了人機交互的可能性。未來的智能體將不再是簡單工具，而是能感知、適應并與人類協(xié)作的伙伴。