這項由清華大學(xué)的尚宇、湯銀州、金磊、高晨、李勇等研究者與Manifold AI的張鑫、吳偉合作完成的突破性研究，于2025年6月發(fā)表在計算機視覺領(lǐng)域的重要會議上。有興趣深入了解的讀者可以通過論文標題"RoboScape: Physics-informed Embodied World Model"在學(xué)術(shù)搜索引擎中找到完整論文，代碼也已在GitHub上開源。
想象一下，如果讓你閉著眼睛預(yù)測一個蘋果從桌子上掉下來會發(fā)生什么，你腦海中大概會浮現(xiàn)出蘋果下落、撞擊地面、可能滾動幾下的畫面。這種對物理世界的"直覺"讓我們能夠預(yù)測和理解周圍環(huán)境的變化?，F(xiàn)在，研究人員正試圖給機器人也賦予這樣的能力。
二、訓(xùn)練數(shù)據(jù)的精心"烹飪"過程
要訓(xùn)練一個懂物理的機器人大腦，首先需要準備高質(zhì)量的"食材"——訓(xùn)練數(shù)據(jù)。研究團隊設(shè)計了一套完整的數(shù)據(jù)處理流水線，就像一個專業(yè)廚房的食材準備過程。
原始的機器人操作視頻就像剛從菜市場買回來的蔬菜，需要經(jīng)過清洗、分揀、切配等多個步驟才能使用。研究團隊首先使用專門的工具檢測視頻中的鏡頭切換點，確保每個訓(xùn)練片段都是連續(xù)的動作序列，就像確保每道菜的食材都新鮮完整一樣。
接下來，他們使用先進的視覺理解模型為每個視頻片段添加動作標簽。這個過程就像給每道菜貼上詳細的說明標簽：這是"抓取瓶子"，那是"關(guān)閉門窗"，另一個是"整理衣物"。這樣的標簽化處理讓機器人能夠理解不同動作的含義和目標。
最關(guān)鍵的是，研究團隊還為每個視頻生成了深度信息和關(guān)鍵點軌跡數(shù)據(jù)。深度信息就像給每張照片添加了"等高線地圖"，標明了每個像素點距離攝像頭的遠近。關(guān)鍵點軌跡則像在運動員身上貼滿傳感器，記錄每個重要部位的運動軌跡。
為了確保訓(xùn)練質(zhì)量，研究團隊還設(shè)計了嚴格的質(zhì)量篩選機制。他們使用光流檢測技術(shù)過濾掉運動模糊或靜止不動的無效片段，使用智能評估系統(tǒng)篩選出動作清晰、語義明確的高質(zhì)量樣本。這就像一個挑剔的大廚，只選用最新鮮、最合適的食材來制作佳肴。
三、"雙腦并行"的技術(shù)架構(gòu)
RoboScape的核心架構(gòu)采用了"雙腦并行"的設(shè)計思路，就像人類大腦中負責視覺處理和空間理解的不同區(qū)域協(xié)同工作一樣。
第一個"大腦"負責RGB圖像的生成，專注于創(chuàng)造視覺上逼真、細節(jié)豐富的畫面。這個分支就像一個專業(yè)的畫家，擅長描繪顏色、紋理、光影等視覺細節(jié)，讓生成的視頻在外觀上盡可能接近真實場景。
第二個"大腦"則專門處理深度信息，負責理解和預(yù)測場景的三維結(jié)構(gòu)。這個分支像一個建筑師，關(guān)注的是空間布局、物體位置關(guān)系、前后遮擋等幾何特征。它能夠確保生成的視頻在空間邏輯上是合理的。
這兩個"大腦"并不是獨立工作的，而是通過精心設(shè)計的交互機制實現(xiàn)深度協(xié)作。深度分支會將學(xué)到的空間結(jié)構(gòu)信息傳遞給RGB分支，幫助后者生成更符合物理邏輯的畫面。這種協(xié)作方式就像一個電影制作團隊中，技術(shù)指導(dǎo)會向?qū)а萏峁I(yè)建議，確保拍攝的場景在技術(shù)上是可行的。
在這個雙腦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，RoboScape還集成了關(guān)鍵點動態(tài)學(xué)習模塊。這個模塊就像一個專門的"運動教練"，時刻關(guān)注著畫面中的運動細節(jié)。它會自動識別運動最活躍的區(qū)域，然后加強對這些區(qū)域的學(xué)習，確保生成的視頻能夠準確模擬不同材質(zhì)物體的運動特性。
整個系統(tǒng)采用自回歸的預(yù)測方式，就像一個連環(huán)畫藝術(shù)家，基于前面的畫面內(nèi)容和當前的動作指令，逐幀預(yù)測接下來會發(fā)生什么。這種逐步預(yù)測的方式讓機器人能夠進行長時間的動作規(guī)劃和預(yù)測。
四、關(guān)鍵點追蹤：捕捉運動的"精髓"
在RoboScape的設(shè)計中，關(guān)鍵點動態(tài)學(xué)習可以說是最巧妙的創(chuàng)新之一。這個功能的靈感來源于人類觀察運動的方式——當我們看到復(fù)雜的動作場景時，注意力往往會自動聚焦在運動最劇烈、最重要的部分。
傳統(tǒng)的視頻生成模型就像一個"近視眼"的觀察者，對畫面中的每個區(qū)域都給予同等的關(guān)注，結(jié)果往往是"眉毛胡子一把抓"，無法抓住運動的核心特征。RoboScape的關(guān)鍵點學(xué)習機制則像一個經(jīng)驗豐富的體育教練，能夠敏銳地識別出動作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
具體來說，系統(tǒng)首先會在視頻的第一幀中密集地采樣大量的候選點，就像在一張地圖上撒下許多標記點。然后，它會跟蹤這些點在整個視頻序列中的運動軌跡，計算每個點的運動幅度。那些運動最活躍的點——通常對應(yīng)于機器人手臂、抓取的物體、發(fā)生形變的材料等——會被選作"明星關(guān)鍵點"，接受系統(tǒng)的重點關(guān)注。
這種自適應(yīng)選擇機制的妙處在于，它不需要人工預(yù)先指定哪些區(qū)域重要，而是讓系統(tǒng)自己"看出"運動的焦點。當機器人在整理一條毛巾時，系統(tǒng)會自動聚焦于毛巾折疊、擰轉(zhuǎn)的部分；當機器人在倒水時，系統(tǒng)會重點關(guān)注水流和容器的接觸區(qū)域。
更進一步，RoboScape還設(shè)計了一個巧妙的一致性約束機制。它要求被選中的關(guān)鍵點在不同時刻的視覺特征保持相對穩(wěn)定——就像要求同一個人在不同照片中的面部特征應(yīng)該保持一致一樣。這種約束確保了物體在運動過程中的連續(xù)性和真實性，避免了傳統(tǒng)模型中常見的"物體突然消失"或"形狀突然改變"等不合理現(xiàn)象。
為了進一步增強關(guān)鍵點區(qū)域的學(xué)習效果，研究團隊還設(shè)計了注意力加權(quán)機制。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會給關(guān)鍵點區(qū)域分配更高的學(xué)習權(quán)重，就像一個學(xué)生在復(fù)習時會把更多時間花在重點章節(jié)上一樣。這樣，模型對于運動細節(jié)的理解和生成能力得到了顯著提升。
五、嚴格的實驗驗證：從多個角度檢驗效果
為了驗證RoboScape的有效性，研究團隊設(shè)計了一套全面的測試體系，就像一個新藥上市前需要經(jīng)過多輪臨床試驗一樣。
在視頻生成質(zhì)量的測試中，研究團隊使用了六個不同維度的評估指標。外觀保真度通過PSNR和LPIPS指標來衡量，前者關(guān)注像素級別的精確度，后者評估感知層面的視覺質(zhì)量。幾何一致性則通過深度預(yù)測的準確性來評估，包括相對誤差和不同精度層級的準確率。動作可控性通過比較有無動作條件時的輸出差異來量化。
實驗結(jié)果顯示，RoboScape在所有六個指標上都顯著優(yōu)于現(xiàn)有的基線方法。與專門的機器人世界模型IRASim和iVideoGPT相比，RoboScape在外觀質(zhì)量上提升了約25%，在幾何一致性上提升了約40%。與通用視頻生成模型Genie和CogVideoX相比，RoboScape在動作控制能力上的優(yōu)勢更加明顯，提升幅度達到了60%以上。
更重要的是，研究團隊還進行了詳細的消融實驗，分別測試了移除深度學(xué)習分支和關(guān)鍵點學(xué)習分支后的性能變化。結(jié)果表明，這兩個創(chuàng)新組件都對最終性能有顯著貢獻，而且它們之間存在協(xié)同效應(yīng)——同時使用兩個組件的效果要好于單獨使用任何一個組件。
在實用性驗證方面，研究團隊進行了兩個重要的下游任務(wù)測試。第一個是使用生成的合成數(shù)據(jù)來訓(xùn)練機器人策略，測試合成數(shù)據(jù)的質(zhì)量是否足以支持實際的機器人學(xué)習。實驗表明，使用RoboScape生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的策略性能接近使用真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練的效果，而且隨著合成數(shù)據(jù)量的增加，性能呈現(xiàn)出穩(wěn)定的提升趨勢。
第二個測試是將RoboScape作為策略評估器，檢驗它能否準確評估不同機器人策略的優(yōu)劣。研究團隊訓(xùn)練了多個不同性能水平的策略，然后分別在真實環(huán)境和RoboScape生成的虛擬環(huán)境中進行測試。結(jié)果顯示，兩種測試結(jié)果之間的相關(guān)性達到了0.953，遠高于其他基線方法的0.2左右，說明RoboScape確實能夠提供可靠的策略評估。
六、技術(shù)細節(jié)的巧妙設(shè)計
RoboScape的成功不僅在于整體架構(gòu)的創(chuàng)新，更在于許多技術(shù)細節(jié)的精心設(shè)計。這些看似微小的改進，就像烹飪中的調(diào)料搭配，雖然用量不大，但對最終效果起著決定性作用。
在模型架構(gòu)方面，研究團隊采用了空間-時間Transformer塊作為基礎(chǔ)組件。這種設(shè)計的巧妙之處在于，它在處理時間維度時使用因果注意力機制（只能看到過去，不能看到未來），確保了生成過程的合理性；而在處理空間維度時使用雙向注意力，讓模型能夠充分利用整個畫面的上下文信息。
在深度信息的融合方面，研究團隊采用了分層融合策略。深度分支的特征不是在最后才加入RGB分支，而是在每個Transformer層都進行交互。這就像做菜時不是最后才加調(diào)料，而是在每個烹飪步驟中都適當調(diào)味，讓味道更好地融合。
關(guān)鍵點選擇的動態(tài)性是另一個重要的技術(shù)亮點。系統(tǒng)不是固定選擇某些預(yù)定義的點，而是根據(jù)每個具體場景的運動特征自適應(yīng)地選擇最相關(guān)的關(guān)鍵點。這種靈活性讓模型能夠適應(yīng)各種不同類型的機器人任務(wù)，從精細的物體操作到大幅度的空間移動。
在訓(xùn)練策略上，研究團隊采用了多任務(wù)聯(lián)合優(yōu)化的方法。RGB生成、深度預(yù)測、關(guān)鍵點一致性和注意力加權(quán)四個目標函數(shù)被巧妙地組合在一起，通過精心調(diào)節(jié)的權(quán)重系數(shù)實現(xiàn)平衡。這種聯(lián)合優(yōu)化不是簡單的線性組合，而是讓不同任務(wù)之間產(chǎn)生正向的相互促進作用。
數(shù)據(jù)預(yù)處理的curriculum learning策略也值得一提。研究團隊將訓(xùn)練數(shù)據(jù)按照動作難度分為三個層級：基礎(chǔ)的抓取推拉動作、中等難度的放置轉(zhuǎn)動操作、以及高難度的擦拭折疊任務(wù)。模型從簡單任務(wù)開始學(xué)習，逐步適應(yīng)更復(fù)雜的場景，這種漸進式學(xué)習方式顯著提高了訓(xùn)練效率和最終性能。
七、實際應(yīng)用中的表現(xiàn)
當理論轉(zhuǎn)化為實踐時，RoboScape展現(xiàn)出了令人印象深刻的實際應(yīng)用能力。研究團隊在多個具有挑戰(zhàn)性的機器人任務(wù)上測試了模型的表現(xiàn)，這些任務(wù)涵蓋了從簡單的物體抓取到復(fù)雜的多步驟操作。
在Robomimic數(shù)據(jù)集的抓取任務(wù)中，使用RoboScape生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的Diffusion Policy達到了91%的成功率，幾乎與使用真實數(shù)據(jù)訓(xùn)練的92%成功率相當。這個結(jié)果特別令人振奮，因為它意味著機器人可以在虛擬環(huán)境中進行大部分訓(xùn)練，大大減少了對昂貴真實數(shù)據(jù)的依賴。
更具挑戰(zhàn)性的LIBERO任務(wù)包含了復(fù)雜的多物體操作場景。在這些任務(wù)中，機器人需要在雜亂的環(huán)境中完成長序列的精細操作。使用RoboScape生成的800個軌跡數(shù)據(jù)，π0策略在空間推理、物體操作、目標達成和綜合任務(wù)四個維度上的平均性能達到了79.1%，超過了僅使用200個真實軌跡訓(xùn)練的65.2%基線性能。
特別值得注意的是，RoboScape生成的數(shù)據(jù)在處理布料操作等涉及復(fù)雜形變的任務(wù)時表現(xiàn)尤為出色。在布料整理和折疊任務(wù)中，傳統(tǒng)方法生成的視頻經(jīng)常出現(xiàn)布料突然消失、不合理變形等問題，而RoboScape能夠生成符合織物物理特性的連續(xù)形變過程。
在策略評估的應(yīng)用中，RoboScape展現(xiàn)出了作為"虛擬測試環(huán)境"的巨大潛力。研究團隊訓(xùn)練了一系列不同收斂程度的策略，從250個epoch的初期版本到完全收斂的最終版本。當這些策略在RoboScape生成的環(huán)境中測試時，評估結(jié)果與真實環(huán)境中的表現(xiàn)呈現(xiàn)出0.953的強相關(guān)性。這意味著研究人員可以使用RoboScape快速篩選和評估策略候選，大大加速了機器人學(xué)習的研發(fā)周期。
八、模型規(guī)模與性能的關(guān)系探索
深度學(xué)習領(lǐng)域有一個重要的觀察：模型性能往往隨著模型規(guī)模和數(shù)據(jù)規(guī)模的增加而提升。研究團隊系統(tǒng)地研究了RoboScape在不同規(guī)模下的表現(xiàn)，為未來的發(fā)展提供了重要的指導(dǎo)。
在模型規(guī)模方面，研究團隊測試了三個不同大小的版本：RoboScape-S（3400萬參數(shù)）、RoboScape-M（1.31億參數(shù)）和RoboScape-L（5.44億參數(shù)）。實驗結(jié)果顯示出清晰的規(guī)模效應(yīng)：隨著模型參數(shù)量的增加，所有六個評估指標都呈現(xiàn)出持續(xù)的改善趨勢。最大的RoboScape-L在視覺質(zhì)量、幾何一致性和動作控制能力上都顯著優(yōu)于較小的版本。
在數(shù)據(jù)規(guī)模的研究中，團隊使用不同大小的訓(xùn)練集（100萬、300萬和600萬個視頻片段）訓(xùn)練RoboScape-S模型。結(jié)果表明，增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠持續(xù)提升模型的視覺質(zhì)量和動作控制能力。有趣的是，幾何精度指標在數(shù)據(jù)量增加時出現(xiàn)了輕微下降，研究團隊分析認為這是因為較小的數(shù)據(jù)集容易導(dǎo)致模型過擬合到條件輸入的最后一幀，人為地提高了幾何評估分數(shù)，但實際上并沒有學(xué)到有意義的時間動態(tài)。
這些縮放實驗的結(jié)果對于理解和改進物理感知的世界模型具有重要意義。它們表明，投入更多的計算資源和數(shù)據(jù)資源確實能夠帶來性能的提升，為未來構(gòu)建更強大的機器人世界模型指明了方向。
九、與現(xiàn)有方法的深度對比
為了全面評估RoboScape的創(chuàng)新價值，研究團隊將其與四個代表性的基線方法進行了詳細對比，這些方法涵蓋了當前機器人世界模型和通用視頻生成的主要技術(shù)路線。
IRASim作為專門的機器人視頻生成模型，采用了擴散模型架構(gòu)，能夠根據(jù)機器人動作和軌跡生成相應(yīng)的視頻。然而，實驗結(jié)果顯示IRASim在所有評估指標上都表現(xiàn)不佳，特別是在長期生成時容易出現(xiàn)運動學(xué)習不準確的問題。
iVideoGPT是另一個自回歸的交互式世界模型，在架構(gòu)上與RoboScape更為相似。雖然它在某些指標上優(yōu)于IRASim，但在幾何一致性方面仍然存在明顯缺陷，說明僅僅依靠RGB信息難以建立準確的空間理解。
Genie作為基礎(chǔ)世界模型，在無監(jiān)督學(xué)習的大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)上訓(xùn)練，展現(xiàn)出了不錯的視覺生成質(zhì)量。然而，由于缺乏專門的機器人動作理解機制，它在動作控制能力上明顯不足。
CogVideoX代表了當前先進的文本到視頻生成技術(shù)，在視覺質(zhì)量方面表現(xiàn)優(yōu)秀，但由于不是專門為機器人任務(wù)設(shè)計，無法提供動作條件的控制能力。
通過這些對比，RoboScape的優(yōu)勢變得非常清晰：它成功地結(jié)合了專業(yè)機器人模型的動作理解能力和先進視頻生成模型的視覺質(zhì)量，同時通過物理感知組件解決了幾何一致性的關(guān)鍵問題。這種綜合優(yōu)勢使得RoboScape在實際應(yīng)用中具有顯著的實用價值。
十、技術(shù)局限性與未來發(fā)展方向
盡管RoboScape取得了顯著的進展，但研究團隊也清醒地認識到當前方法的局限性，并為未來的改進指明了方向。
當前RoboScape主要關(guān)注相對簡單的桌面操作任務(wù)，對于更復(fù)雜的全身機器人運動、多機器人協(xié)作、或者涉及液體、顆粒物質(zhì)等復(fù)雜物理現(xiàn)象的場景，模型的表現(xiàn)還有待驗證和改進。物理知識的編碼目前主要依賴于深度信息和關(guān)鍵點動態(tài)，未來可能需要引入更多的物理約束，如動量守恒、能量守恒等基本物理定律。
在計算效率方面，雙分支架構(gòu)和關(guān)鍵點學(xué)習雖然提高了生成質(zhì)量，但也增加了計算開銷。如何在保持性能的同時提高訓(xùn)練和推理效率，是一個重要的工程挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)依賴性仍然是一個需要解決的問題。雖然RoboScape能夠生成高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)，但它本身的訓(xùn)練仍然需要大量的真實機器人數(shù)據(jù)。如何減少對初始數(shù)據(jù)的依賴，或者利用其他形式的監(jiān)督信號（如物理仿真器），是未來研究的重要方向。
泛化能力的提升也是一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。當前模型主要在特定的數(shù)據(jù)集和任務(wù)類型上驗證，如何讓模型適應(yīng)全新的機器人平臺、全新的操作環(huán)境、以及全新的任務(wù)類型，需要進一步的研究。
最后，如何將這種世界模型更好地集成到端到端的機器人學(xué)習系統(tǒng)中，實現(xiàn)從感知、規(guī)劃到控制的全流程優(yōu)化，也是一個值得探索的方向。
說到底，RoboScape的出現(xiàn)標志著機器人世界模型向著更加智能、更加符合物理直覺的方向邁出了重要一步。雖然距離真正的通用機器人智能還有很長的路要走，但這項研究為我們展示了一個充滿希望的技術(shù)路徑。當機器人真正擁有了對物理世界的深刻理解時，我們或許就能看到它們在各種復(fù)雜任務(wù)中展現(xiàn)出接近人類的靈活性和智慧。
對于普通人來說，這項技術(shù)的最直接影響可能體現(xiàn)在服務(wù)機器人、工業(yè)自動化、以及各種需要精細操作的應(yīng)用場景中。當家用機器人能夠準確預(yù)測物體的運動、理解材料的特性、掌握操作的物理原理時，它們就能更好地幫助我們處理日常生活中的各種任務(wù)。從某種意義上說，RoboScape不僅是在教會機器人如何生成視頻，更是在教會它們?nèi)绾卫斫夂皖A(yù)測我們所生活的這個物理世界。
