MindSpore机器人开发系列1：深入探索基于世界模型的机器人操控新方法

欢迎来到我们的“MindSpore机器人开发系列”！在本系列中，我们将一同潜入MindSpore在机器人学领域的前沿研究，发掘那些能够点亮我们思路的闪光点。第一期，我们将目光投向一篇极具启发性的论文，它为我们揭示了如何利用MindSpore训练机器人，赋予它们更强的“理解力”和“行动力”。

我们本期的焦点论文是发表在arxiv（编号：2306.11335）上的研究成果，它深入探讨了机器人操控（Robotic Manipulation）的奥秘。这不仅仅是一篇技术论文，更像是一把钥匙，开启了通往更智能机器人时代的大门。

相关论文可在链接 mindspore. cn/resources/papers 中搜索获取，搜索关键词为“robo”，搜索结果如下所示：

研究背景与挑战：当机器人遇上“七巧板”难题

想象一下，你让一个机器人帮你整理书桌：“请把红色的书放到书架顶层，但如果顶层有本蓝色的杂志，就放到第二层最左边。”这个指令对人来说很简单，但对机器人而言，却是一个巨大的挑战。

在机器人操控领域，核心难题在于如何让机器人不仅能“听懂”我们用自然语言下达的复杂指令，还能“理解”这些指令背后所蕴含的物理世界规律。比如，物体不能相互穿透，拿起杯子前要先松开机械爪等等。现有的许多方法，往往像是在“死记硬背”指令和动作的对应关系，缺乏对真实世界如何运作的“常识性”理解（即缺乏对世界知识的显式建模）。这就导致它们在面对稍微变化一下的指令或全新的场景时，常常会“不知所措”，难以举一反三，表现得像个“书呆子”。

创新框架Surfer：给机器人一个“世界观”

为了解决这个“七巧板”难题，论文的作者们提出了一种名为 Surfer 的新颖框架。你可以把Surfer想象成一位冲浪高手，它能够在复杂多变的信息浪潮中，精准地把握方向，完成各种高难度动作。

Surfer的核心思想是基于 世界模型 (world model)。什么是世界模型？简单来说，它就像是机器人在“脑海”中构建的一个迷你版的真实世界模拟器。通过这个内部模型，机器人可以预测不同动作可能带来的后果，从而做出更明智的决策。

Surfer框架的巧妙之处在于，它将机器人操控过程——这个在视觉上表现为场景不断变化的过程——解耦为两个既独立又紧密相关的部分：

1. “动作” (action) 预测：机器人下一步应该“做什么”？

2. “场景” (scene) 预测：如果执行了这个动作，世界会“变成什么样”？

通过对这两个方面进行显式的、同步的建模，Surfer框架让机器人不再是盲目执行，而是拥有了某种程度的“预见性”。这种能力极大地提升了模型在遇到新指令和新场景时的泛化能力，让机器人变得更“聪明”、更“灵活”。

配套“神兵利器”：模拟器与基准测试

好的理论需要好的工具来验证和打磨。为此，研究者们还精心打造了两大神器：

1. MuJoCo模拟器：机器人的“虚拟训练场”

论文构建了一个基于 MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact) 物理引擎的机器人操控模拟器。MuJoCo是一个非常强大的物理仿真环境，能够高度逼真地模拟刚体动力学和接触力，广泛应用于机器人学研究。

• 高度逼真：支持完全物理执行，确保模拟环境中的行为尽可能接近真实世界。

• 数据自动生成：能够自动生成大量的演示训练数据（告诉机器人“应该怎么做”）和测试数据（检验机器人“学得怎么样”）。这就像为机器人提供了一个取之不尽的“练习册”，大大加速了模型的学习和迭代过程。

有了这个模拟器，研究者们可以在一个安全、可控、高效的环境中训练和测试他们的模型，而无需担心损坏昂贵的物理机器人或耗费大量人工收集数据。

2. SeaWave基准测试：机器人操控的“高考”

为了全面、客观地评估Surfer及其他模型的真实水平，论文还创建了一个名为 SeaWave 的机器人操控基准测试。你可以把它想象成机器人操控领域的“高考”，旨在全方位检验模型的能力。

• 渐进式推理任务 (progressive reasoning tasks)：SeaWave包含了一系列难度逐步递增的任务。这就像考试题目从易到难，能够细致地考察模型在不同层次上的能力。

• 多级语言指令：指令的复杂程度各不相同，从简单的“拿起苹果”到需要多步推理的复杂指令，考验模型的语言理解深度。

• 真实的物理模拟：依托MuJoCo，确保测试环境的真实性。

• 自动数据生成：保证了测试的规模和多样性。

SeaWave基准测试的核心目标是评估模型在多模态环境（既有视觉信息，又有语言指令）中的语言理解能力和物理执行能力。它不仅仅看机器人是否完成了任务，更关注它是否“理解”了任务。

SeaWave 基准测试详解：层层递进的挑战

SeaWave的设计精妙之处在于其渐进式的任务设置，如同一个精心设计的游戏，引导模型逐步解锁更高级的技能。

任务级别设置：从“新手村”到“大师级”

SeaWave 基准测试包含 4 个难度递增的渐进式推理任务级别，每个级别都像一个独特的“试炼场”，专门针对机器人的某项核心能力进行“淬炼”和评估：

1. 级别一：基础操控能力 (Basic Manipulation)

• 目标：评估机器人执行简单、直接动作的能力。

• 示例：“把红色的方块放到绿色的圆圈里。”

• 挑战：准确识别物体、定位目标、执行基本的抓取和放置。

2. 级别二：自然语言理解能力 (Language Understanding)

• 目标：评估机器人理解更复杂、带有空间关系或属性描述的指令的能力。

• 示例：“把桌子左边最大的那个蓝色球体放到红色的碗的右边。”

• 挑战：解析复杂的语言结构，理解相对位置、物体属性（大小、颜色、形状）等。

3. 级别三：意图推断与规划能力 (Intent Inference & Planning)

• 目标：评估机器人在指令不完全明确时，根据上下文推断用户意图并进行多步规划的能力。

• 示例：“整理一下桌面上的积木，让它们看起来更整齐。”（这里“整齐”的定义比较模糊，需要机器人自行理解和规划）

• 挑战：理解抽象概念，进行初步的自主决策和序列动作规划。

4. 级别四：视觉感知与复杂决策能力 (Visual Perception & Complex Decision-Making)

• 目标：评估机器人在动态变化或有干扰的视觉环境中，结合语言指令进行复杂决策和鲁棒执行的能力。

• 示例：在多个移动的物体中，根据指令抓取特定目标，并避开障碍物。或者，根据场景中物体的相互关系来决定下一步操作（例如，“如果A物体在B物体上面，则执行X操作；否则执行Y操作”）。

• 挑战：高级视觉场景理解，动态环境适应，以及基于条件的复杂逻辑判断。

通过这种分级评估，研究者可以清晰地看到模型在哪些方面表现优异，在哪些方面仍有不足，从而为模型的持续改进指明方向。

通用流程设计：标准化与自动化的力量

为了确保SeaWave基准测试的科学性、一致性和可重复性，论文设计了一套通用的测试流程，其核心在于自动化：

1. 自动场景生成 (Automatic Scene Generation)：程序化地生成各种不同的初始场景布局、物体种类和属性，确保测试的多样性和覆盖面。

2. 自动指令生成 (Automatic Instruction Generation)：利用大型语言模型（LLMs），如 ChatGPT，根据生成的场景自动生成相应的自然语言指令。这不仅大大提高了效率，还能产生更自然、更多样化的指令。

3. 机器人操控执行 (Robotic Manipulation Execution)：在MuJoCo模拟器中执行生成的指令，记录成功率、完成时间等关键指标。

这一流程的设计，使得研究者可以快速、大规模地进行实验，摆脱了传统测试方法中繁琐的人工设置和数据收集，让研究焦点回归到模型本身。

实验结果分析：Surfer技高一筹！

那么，Surfer在SeaWave这个“考场”上的表现究竟如何呢？实验结果令人振奋！

在SeaWave基准测试定义的四个级别的操控任务中，Surfer框架的表现 显著优于所有参与对比的基线模型（如 BC-Z, Gato, RT-1等）。

• Surfer的平均成功率达到了 54.74%。

• 表现最好的基线模型，其平均成功率仅为 47.64%。

这 7.1% 的领先优势，在机器人操控这个充满挑战的领域，是一个相当显著的进步。它雄辩地证明了Surfer框架在处理复杂机器人操控任务时的有效性和优越性。这不仅仅是数字上的胜利，更意味着机器人向着真正理解并与物理世界流畅交互的目标迈进了一大步。

主要贡献总结：三驾马车驱动创新

这篇论文的核心贡献可以概括为“三驾马车”：

1. Surfer框架：提出了一种新颖的、基于世界模型的机器人操控框架，通过解耦动作预测和场景预测，显著提升了模型的泛化能力和对物理世界规律的理解。

2. 高效数据生成模拟器：构建了一个基于MuJoCo的、支持完全物理执行的模拟器，能够自动化生成高质量的训练和测试数据，为机器人学习提供了强大的“引擎”。

3. SeaWave基准测试：创建了一个包含渐进式推理任务的综合性基准测试，为评估和比较不同机器人操控模型提供了统一、严格的“标尺”。

这些创新成果，如同在机器人操控的版图上投下了三颗重要的石子，激起了层层涟漪，为该领域未来的研究和发展提供了全新的思路、实用的工具和明确的评估标准。它们不仅具有深远的理论意义，更有望推动机器人在现实世界中发挥更大作用的实践价值。

Surfer 世界模型工作原理剖析：机器人的“内心戏”

现在，让我们更深入地探究Surfer框架中那个神奇的“世界模型”是如何工作的。想象一下机器人的“内心活动”，这正是世界模型所要模拟的。

核心思想：预见未来，指导行动

Surfer框架中的世界模型，其核心思想是将机器人操控看作是一系列 视觉场景的状态转移过程。就像我们看电影，每一帧画面的变化都代表着时间的流逝和事件的进展。

为了更好地模拟世界知识（比如，物体被推动后会移动，而不是消失）并提升模型的泛化能力（即在新情况下也能表现良好），Surfer巧妙地将这个状态转移过程 解耦 (decouple) 为两个独立但又相互依赖的部分：

1. 动作预测 (Action Prediction, AP)：基于当前所见、所知和所要完成的任务，预测“我下一步应该做什么动作？”

2. 场景预测 (Scene Prediction, SP)：基于当前所见和预测的动作，推断“如果我做了这个动作，世界会变成什么样子？”

其最终目标是让模型学习到一套符合 世界逻辑知识 (world logical knowledge) 的操控决策机制。这意味着机器人做出的行为，不仅要能完成指令，还要符合物理常识，看起来“合情合理”。

模型输入：机器人眼中的世界

在任意一个时间点 t，Surfer模型会接收来自多个方面的信息作为输入，共同描绘出当前的状态和目标：

• 历史视觉帧序列 It−k:t​：过去 k 帧到当前帧的图像序列。这就像机器人拥有了短暂的“视觉记忆”，能够感知到动态变化。

• 历史机器人状态 St−k:t​：包括机械臂末端执行器的位置（x, y, z坐标）、姿态（roll, pitch, yaw角度）以及夹爪的开合状态。这告诉模型机器人自身的“身体状况”。

• 用户自然语言指令 P：用户下达的任务指令，例如“把苹果放到篮子里”。

这些原始输入信息会首先经过各自专属的 编码器 (Encoder) 进行“翻译”和“提炼”，转换成模型更容易理解的特征表示：

• 图像 (I)：使用 预训练的CLIP视觉编码器 进行特征提取。CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) 是一个强大的模型，能够很好地理解图像内容并将其与文本关联。为了加速推理，还会通过 TokenLearner 技术来压缩视觉token的数量，减少计算负担，这就像对图像信息进行“精简提炼”。

• 机器人状态 (S)：使用一个相对简单的 多层感知机 (MLP) 进行编码。

• 指令 (P)：同样使用 预训练的CLIP文本编码器 进行编码，将自然语言指令转化为机器可处理的语义向量。

经过编码后，我们就得到了模型可以直接使用的特征表示：I^t−k:t​ (图像特征)，S^t−k:t​ (机器人状态特征) 和 P^ (指令特征)。

世界模型结构：两大核心模块协同作战

Surfer的世界模型由两个紧密配合的核心模块构成，它们分别是动作预测模块和场景预测模块。

1. 动作预测模块 (Eap​ - Action Prediction Module)

• 功能定位：回答“下一步该做什么？”

• 结构：由 L 个标准的 Transformer解码器层 (Transformer Decoder Layers) 堆叠而成。Transformer是当前自然语言处理和许多其他序列建模任务中的明星架构，其核心机制是注意力机制。每一层解码器通常包含：

  • 自注意力 (Self-Attention)：让模型在处理输入序列时，能够关注到序列中不同部分之间的内部关联。对于历史图像特征，它可以帮助模型理解场景中的动态变化。

  • 交叉注意力 (Cross-Attention)：让模型能够将一种模态的信息（例如，视觉信息）与另一种模态的信息（例如，语言指令和机器人状态）进行关联和融合。

  • 前馈网络 (Feed-Forward Network, FFN)：进行非线性变换，增强模型的表达能力。

• 工作方式：

  • 它将编码后的 历史图像特征 I^t−k:t​ 作为交叉注意力层的 查询 (query, q)。查询可以理解为“我看到了这些，接下来呢？”

  • 它将编码后的 指令特征 P^ 和 机器人状态特征 S^t−k:t​ 进行拼接 (concatenate)，然后将这个融合后的嵌入作为交叉注意力层的 键 (key, k) 和 值 (value, v)。键和值可以理解为“基于这些指令和我的当前状态，有哪些可能的动作和信息是相关的？”

• 输出：预测机器人下一步的动作 At+1′​。用公式可以简洁地表示为：

  A′ap(I^t−k:t))

2. 场景预测模块 (Esp​ - Scene Prediction Module)

• 功能定位：回答“如果执行了预测的动作，世界会变成什么样？”

• 结构：与动作预测模块类似，也基于 Transformer解码器结构。这种设计能够充分利用世界模型在处理时间序列数据（如连续的视觉帧）上的推理优势。

• 工作方式：

  • 它接收编码后的 历史图像特征 I^t−k:t​ 作为一部分输入，代表“当前世界是这样的”。

  • 同时，它还接收来自 动作预测模块输出的预测动作 At+1′​ 作为另一部分输入，代表“我打算这么做”。

• 输出：预测下一帧图像的特征表示 I^t+1′​。这并非直接生成像素级的图像，而是预测图像在特征空间的表示，计算上更高效，也更能抓住场景的本质变化。公式表示为：

  I^′sp(I^t+1)

模块间的逻辑关联：“深思熟虑”而非“鲁莽行事”

Surfer模型的精髓在于动作预测 (AP) 和场景预测 (SP) 模块之间的 逻辑关联和相互促进。

1. AP模块根据当前状态和指令，提出一个“行动计划”（预测动作 At+1′​）。

2. 这个“行动计划”并不会立即执行，而是先交给SP模块进行“沙盘推演”。SP模块会基于这个预测动作，以及当前场景，来预想“如果真的这么做了，场景会发生什么变化？”（预测场景特征 I^t+1′​）。

这种“预见”场景变化的能力，反过来又可以帮助模型评估预测的动作是否合理、是否符合物理规律、是否能导向期望的目标。如果预测的场景变化与常识相悖（比如，拿起杯子后，杯子却消失了），或者与任务目标不符，模型在学习过程中就会调整其动作预测策略。

简单来说，AP模块负责 “做什么” (planning what to do)，而SP模块则负责 “世界会怎样” (predicting what the world will look like)。两者相互协作，就像一个经验丰富的工匠，在动手之前会先在脑海中构思每一步操作及其可能的结果，从而实现更精准、更智能的操控。这种机制使得机器人不再是简单的“刺激-反应”系统，而是具备了一定的“前瞻性思考”能力。

训练损失 (Loss)：机器人如何“吸取教训”

为了让模型学会这种预测能力，研究者们设计了两个损失函数 (Loss Functions) 来指导模型的学习过程。损失函数衡量的是模型预测结果与真实情况之间的差距，模型的目标就是通过不断调整内部参数来最小化这个差距。

1. 动作预测损失 (Lact​)：

• 目标：让预测的动作 At+1′​ 尽可能接近真实的、由专家演示或期望的动作 At+1​。

• 计算方法：通常使用 均方误差损失 (Mean Squared Error, MSE Loss)。它计算预测动作向量中每个元素与真实动作向量中对应元素之差的平方的平均值。MSE对较大的误差给予更高的惩罚。

  Lact​=MSE(A′t+1)

2. 场景预测损失 (Lscene​)：

• 目标：让预测的下一帧场景特征 I^t+1′​ 尽可能接近真实的下一帧场景特征 I^t+1​。

• 计算方法：

  1. 首先，将真实的下一帧图像 It+1​ 通过与处理当前图像 It​ 时相同的CLIP视觉编码器和TokenLearner，得到其真实的特征表示 I^t+1​。

  2. 然后，计算预测的下一帧特征 I^t+1′​ 与真实特征 I^t+1​ 之间的 平均L2距离 (Average L2 Distance)，也称为欧氏距离。L2距离衡量了两个特征向量在多维空间中的直线距离。

  Lscene​=∣∣I^′t+1∣∣2​

模型的 总损失 (Total Loss) 通常是这两个损失的加权和：Ltotal​=λact​Lact​+λscene​Lscene​，其中 λact​ 和 λscene​ 是权重超参数，用于平衡两个任务的重要性。

通过同时优化这两个损失函数，Surfer的世界模型能够从演示视频中一箭双雕地学习到：

• 语言理解：如何将自然语言指令映射到有意义的动作。

• 动作预测：在特定情境下应该执行什么动作。

• 视觉场景建模：动作如何改变视觉世界。

这种多任务学习的方式，使得模型能够更全面地理解机器人操控的本质，从而在面对新的、未曾见过的指令和环境时，表现出更强的泛化能力和鲁棒性。

Surfer 世界模型与其他模型的对比：独特之处何在？

Surfer的世界模型并非空中楼阁，它的设计借鉴并发展了以往世界模型的思想。然而，与其他相关或流行的世界模型架构相比，Surfer在处理机器人操控任务，特别是结合复杂语言指令的场景时，展现出了其独特的优势和创新点：

1. 显式的动作-场景解耦与同步建模：双管齐下

• Surfer的特色：Surfer最核心的创新之一，是将机器人操控这一复杂的动态过程，明确地 解耦 (decouple) 为 动作预测 (AP) 和 场景预测 (SP) 两个相互独立但又紧密关联的子问题，并且 同时对这两个部分进行建模和学习。这就像一个团队里，有人负责制定行动计划，有人负责评估计划实施后的环境变化，两者信息共享，协同工作。

• 与其他模型的区别：论文强调，许多其他方法，即便是那些使用了大规模多模态数据进行训练的模型（例如RT-2, RT-X, RoboFlamingo等），也往往侧重于直接从观察到动作的映射，而 未能显式地、同步地对机器人动作执行本身以及该动作所引发的操作场景变化进行建模。它们可能预测了动作，但没有明确地去预测这个动作会导致世界发生怎样的具体改变。

2. 探索动作与场景变化的逻辑联系：知其然，更知其所以然

• Surfer的特色：Surfer不仅仅是独立预测动作和场景，更重要的是，它通过模型结构（AP模块的输出 At+1′​ 作为SP模块的输入）明确地建立了预测动作与其对场景造成影响之间的逻辑联系。这意味着模型在学习时，会试图理解“如果我这样做，那么世界会那样变”的因果关系。

• 与其他模型的区别：论文提到，像GR-1这样的模型虽然也进行了视频预测的预训练（即预测未来的图像帧），但它们 没有深入探索这种机器人具体操作行为和由此引发的场景动态变化之间的内在逻辑关联。这种探索的缺失，不利于模型真正理解物理操作如何影响现实世界，从而限制了其在复杂任务中的推理和泛化能力。Surfer通过其AP和SP的协同设计，旨在赋予模型一种“预见性”，即预见执行某个动作后可能引起的场景变化，这种预见能力可以反过来指导和优化动作的选择，提高动作预测的准确性和合理性。

3. 针对复杂视觉和语言环境的特化设计：应对真实世界的挑战

• Surfer的特色：Surfer的设计特别关注于 在复杂的视觉和语言环境下进行机器人操控。其动作预测模块 Eap​ 明确地将编码后的自然语言指令嵌入 P^ 作为条件输入，使得机器人的行为能够严格遵循用户的指令。同时，对视觉场景的细致建模也使其能更好地适应多变的视觉环境。

• 与其他模型的区别：虽然存在一些将世界模型应用于机器人控制（如DayDreamer，更侧重于从经验中学习，较少关注复杂指令理解）或学习通用视觉表示（如MWM - Masked World Models），但论文指出，这些工作往往 没有专门研究世界模型在需要同时处理复杂视觉信息和高级自然语言指令的机器人操控任务中的具体影响和潜力。Surfer则直接切入这一核心挑战。

4. 与RT-1的直接对比：青出于蓝

• Surfer的特色：论文明确地将Surfer与RT-1 (Robotics Transformer 1) 进行了对比。RT-1是一个有影响力的、基于Transformer的通用机器人操控模型，它能够处理多种机器人任务。然而，RT-1的主要关注点在于学习从图像和指令到动作的直接映射，它在一定程度上 忽略了对机器人操控过程中场景如何随动作而动态变化的显式学习。

• Surfer的改进：Surfer通过引入场景预测模块 (SP)，恰恰弥补了RT-1在这方面的不足。通过让模型不仅学习“做什么”，还学习“做了之后会怎么样”，Surfer获得了对任务更深层次的理解。

总结来说，根据论文的阐述，Surfer与其他模型的关键区别和创新点在于：

• 不只是预测动作或未来状态，而是通过显式解耦的AP和SP模块，同时对“做什么”（动作）和“世界会变成什么样”（场景）进行建模。

• 强调并明确利用这两个预测之间的逻辑因果关系，实现“行动-预见-优化”的闭环。

• 特别针对需要理解复杂自然语言指令并与多变视觉环境交互的机器人操控任务进行了优化设计。

这种设计哲学使得Surfer不仅仅是一个模仿者，更像一个具备初步推理和预判能力的“思考者”，从而在机器人操控的智能化道路上迈出了坚实的一步。

展望：当MindSpore遇见更“聪明”的机器人

Surfer框架的提出，为我们描绘了一个激动人心的未来：机器人不仅能精准执行指令，更能“理解”物理世界，甚至在一定程度上“预见”未来。这对于提升机器人在家庭服务、工业制造、医疗辅助等众多领域的应用潜能具有不可估量的价值。

而MindSpore作为一款全场景AI框架，其高效、灵活、易用的特性，为这类复杂机器人模型的研究和部署提供了坚实的基础。MindSpore的自动并行、图算融合、以及对昇腾（Ascend）AI处理器的原生支持，能够显著加速模型的训练和推理过程，这对于计算密集型的世界模型尤为重要。

趣味思考：

• 如果机器人真的能完美预测动作的短期后果，它会如何改变我们的生活？比如，一个能预判你下一步动作并提前递上工具的修理机器人？

• 除了视觉和语言，我们还能给机器人哪些“感官”输入，来构建更丰富的世界模型？触觉？听觉？甚至“嗅觉”？

• 当多个拥有世界模型的机器人协同工作时，它们会如何交互和共享对世界的理解？

在下一期中，我们将尝试更深入地剖析论文中的技术细节，并探讨如何使用MindSpore来复现Surfer模型的关键部分，甚至进行一些有趣的实验。敬请期待！