大模型驱动的具身智能：发展与挑战

核心观点

大模型驱动的具身智能是一个融合人工智能、机器人学和认知科学的交叉领域，旨在将大模型的感知、推理和逻辑思维能力与具身智能相结合，提升现有具身智能框架的数据效率和泛化能力。随着大模型能力的提升和具身智能中示教数据、仿真平台、任务集合的完善，大模型和具身智能的结合将成为人工智能的下一个浪潮，有望成为人工智能迈向实体机器人的重要突破口。

关键数据

• 大模型驱动的具身智能研究主要分为五大范式：大模型驱动的环境感知、大模型驱动的任务规划、大模型驱动的基础策略、大模型驱动的奖励函数、大模型驱动的数据生成。
• 现有的具身智能学习框架主要包括模仿学习、强化学习、模型预测控制等。
• 大模型技术主要包括大语言模型、视觉-语言大模型、多模态大模型、扩散生成模型等。

研究结论

• 大模型驱动的具身智能研究仍面临诸多挑战，包括大模型在特定具身场景中的适应问题、大模型策略和人类偏好的对齐问题、具身策略的跨域泛化问题、大模型驱动多智能体协作的能力、大模型具身策略的决策实时性问题等。
• 未来研究方向包括统一具身数据平台、通用具身数据表征、鲁棒具身控制策略、可控具身策略生成、人机合作具身智能、异构智能体协同、轻量化具身策略、人形机器人等。