突破次元：揭示「4D世界模型」的具身基礎(chǔ)與未來潛力

基于快、慢雙系統(tǒng)的具身基礎(chǔ)模型。

原標題：智源學者仉尚航：具身基礎(chǔ)模型最終狀態(tài)可能是「4D世界模型」丨具身先鋒十人談
文章來源：AI科技評論
內(nèi)容字數(shù)：16684字

具身智能基礎(chǔ)模型的前沿研究

近年來，具身多模態(tài)大模型逐漸成為人工智能領(lǐng)域的重要研究方向，尤其是在機器人智能體的泛化能力方面。隨著新一代大模型的提出，研究者們希望能開發(fā)出能夠跨越不同任務(wù)、場景和本體的具身智能基礎(chǔ)模型。本文將歸納總結(jié)張進與仉尚航的對話，探討具身智能的核心研究方向及其未來發(fā)展。

1. 具身智能的研究目標

智源具身多模態(tài)大模型研究中心的主要目標是建立具身智能的多模態(tài)大模型與大數(shù)據(jù)體系，期望通過大規(guī)模數(shù)據(jù)的收集與標注，實現(xiàn)具身智能領(lǐng)域的Scaling Law，提升機器人在開放世界中的泛化能力。

2. 開放世界泛化機器學習

研究者們致力于解決機器人在開放世界中面對新數(shù)據(jù)分布時的適應(yīng)能力，尤其是在長尾任務(wù)和復雜場景下的應(yīng)用。他們提出的具身基礎(chǔ)模型能夠自主發(fā)現(xiàn)錯誤，并進行自我糾正，從而提升機器人的智能水平。

3. 快、慢系統(tǒng)的設(shè)計

仉尚航提出了一個快、慢系統(tǒng)的框架，旨在模仿人類思維過程。快系統(tǒng)能夠高效預測機器人末端執(zhí)行器的位姿，而慢系統(tǒng)則負責深入反思和糾錯，增強機器人的推理和邏輯思考能力。

4. 數(shù)據(jù)與模型的關(guān)系

具身智能大模型的成功依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量。研究者們指出，數(shù)據(jù)采集難度較大，尤其是在視覺和動作數(shù)據(jù)的獲取上，需要結(jié)合真實環(huán)境與仿真數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)和模型的關(guān)系如同蹺蹺板，二者的要求相互依賴。

5. 未來展望：4D世界模型

具身智能的最終目標可能是建立一個4D世界模型，將時間與空間結(jié)合，使機器人能夠更好地理解物理規(guī)律和與環(huán)境交互。研究者們正在努力實現(xiàn)這一目標，期望通過不斷推進技術(shù)，最終形成一個統(tǒng)一的智能體系。

綜上所述，具身智能基礎(chǔ)模型的研究正在朝著更加智能化和泛化的方向發(fā)展，具備快、慢系統(tǒng)的框架為機器人的自主學習與適應(yīng)提供了新的思路，而4D世界模型的提出則為未來的智能機器人奠定了基礎(chǔ)。

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