大模型赋能的具身智能：自主决策和具身学习技术最新综述

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引言：具身智能与大模型的完美结合

具身智能（Embodied AI）旨在开发具有物理形态的智能系统，使其能够在真实环境中感知、决策、行动和学习。这一领域被认为是通往通用人工智能（AGI）的有希望之路。尽管经过数十年的探索，但要使智能体在开放动态环境中实现人类水平的智能，以执行通用任务，仍然是一个巨大的挑战。

近年来，大模型的突破性进展彻底改变了具身智能领域，通过增强感知、交互、规划和学习能力，为通用智能体奠定了基础。本文将全面解析大模型赋能的具身智能在决策制定和具身学习方面的最新进展。

技术背景

具身智能的基本概念

具身智能系统通常包含两个主要组成部分：物理实体和智能体。物理实体（如人形机器人、四足机器人和智能车辆）执行动作并接收反馈，作为物理世界和数字世界之间的接口。智能体形成认知核心，实现自主决策和学习。

                               图2：具身智能：从整个过程中所需能力的视角

如图2所示，人类从各种资源（如书籍、教材和在线内容）中学习技能。当遇到不熟悉的场景时，他们会评估环境，规划必要的行动，在心理上模拟策略，并根据结果和外部反馈进行调整。具身智能体模仿这种人类式的学习和问题解决范式，通过模仿学习从人类演示或视频数据中获取技能，通过强化学习在任务执行过程中优化策略和行动。

大模型的发展历程

大模型包括大型语言模型（LLM）、大型视觉模型（LVM）、大型视觉语言模型（LVLM）、多模态大型模型（MLM）和视觉语言动作模型（VLA），它们在架构、数据规模和任务复杂性方面取得了显著突破，展示了强大的感知、推理和交互能力。

                                             图3：主要大模型的时间线

大型语言模型（LLM）

2018年，谷歌发布了BERT，这是一个基于自监督任务预训练的双向Transformer模型，显著提高了自然语言任务的性能。随后，OpenAI发布了GPT，这是一个基于Transformer架构的生成模型，使用大规模无监督语料库进行自回归训练以生成连贯文本，标志着生成模型的突破。GPT-2进一步扩大了模型规模和训练数据，增强了文本的连贯性和自然性。2020年，GPT-3以其庞大的模型容量和多样化的训练数据树立了里程碑，在文本生成、问答和翻译方面表现出色，首次展示了零样本和少样本学习能力。

大型视觉模型（LVM）

大型视觉模型（LVM）用于处理视觉信息。Vision Transformer（ViT）将Transformer架构适配用于计算机视觉，将图像分割成固定大小的块，并使用自注意力机制捕获全局依赖关系。基于此，Facebook AI发布了DINO和DINOv2，利用ViT进行自监督学习。DINO采用学生-教师网络的自蒸馏方法生成高质量的图像表示，通过自注意力和对比学习在没有标记数据的情况下捕获语义结构。DINOv2通过改进的对比学习和更大的训练集增强了DINO，提高了表示质量。

大型视觉语言模型（LVLM）

大型视觉语言模型（LVLM）将预训练的视觉编码器与视觉语言融合模块集成，允许处理视觉输入并通过语言提示响应视觉相关查询。OpenAI开发的CLIP通过大规模图像文本对上的对比学习训练图像和文本编码器，对齐配对样本特征同时最小化未配对样本，创建与文本语义匹配的视觉表示。BLIP采用双向自监督学习融合视觉和语言数据，使用"引导"策略提高预训练效率，改善视觉问答和图像描述性能。BLIP-2进一步引入QFormer结构，从冻结的图像编码器中提取视觉特征，并通过多模态预训练与语言指令对齐，实现高效的跨模态融合。

多模态大型模型（MLM）

多模态大型模型可以处理多种模态，包括文本、视觉、音频等。根据输入输出范式，MLM可以分为多模态输入文本输出模型和多模态输入多模态输出模型。

多模态输入文本输出模型集成多种数据模态进行全面内容理解。例如，Video-Chat通过对话建模增强视频分析，擅长动态视觉内容理解。基于Llama架构，VideoLLaMA整合视觉和音频输入，实现强大的视频内容分析。谷歌的Gemini专为多模态设计，高效处理文本、图像和音频，用于图像描述和多模态问答。

多模态输入多模态输出模型通过学习复杂的数据分布生成多种数据模态，如文本、图像和视频。例如，DALL·E通过向量量化变分自编码器（VQ-VAE）和12亿参数的Transformer扩展GPT-3，生成创意、与提示对齐的图像，支持零样本任务。DALL·E 2通过将CLIP集成到DALL·E中进一步增强了它，采用两阶段过程：先生成低分辨率图像，然后进行超分辨率增强，大大提高了图像质量和多样性。DALL·E 3通过增强文本编码器和训练数据质量进一步改进了图像提示对齐。2024年，OpenAI发布了Sora，这是一个视频生成模型，可以从文本提示创建长达60秒的高质量连贯视频。Sora利用编码网络将输入转换为离散标记，利用大规模扩散模型优化序列，并将去噪标记投影回视频空间。

视觉语言动作模型（VLA）

视觉语言动作模型（VLA）最近获得了极大关注。其核心目标是直接将多模态输入映射到动作输出，而不是通过分层决策制定的中间步骤，从而提高机器人的感知动作集成能力。VLA的概念最早由RT-2提出，它利用预训练的视觉语言模型将动作空间离散化为动作标记，并通过互联网数据和机器人数据的联合微调实现泛化。然而，其离散动作设计和闭源性质限制了其灵活性和进一步研究。为了克服这些限制，出现了基于连续动作生成的VLA模型和开源VLA模型。最近的VLA模型研究进一步解决了这些挑战。BYO-VLA、3D-VLA、PointVLA处理视觉输入处理。Octo和Diffusion-VLA解决了动作生成准确性。TinyVLA和π0提高了计算效率。

大模型通用能力增强技术

大模型在推理能力、幻觉、计算成本和任务特异性方面仍然存在局限性。研究人员提出了一系列技术来增强其通用能力。

                                        图4：大模型的通用能力增强

上下文学习（ICL）

上下文学习使大模型能够通过精心设计的提示实现零样本泛化，使它们能够在无需额外训练和调整的情况下解决新任务。利用输入提示中的上下文，大模型可以理解任务要求并生成相关输出，使其成为从自然语言处理到特定问题解决等应用的通用工具。最近的进展集中在优化提示技术上，如自动提示生成和动态示例选择，以增强ICL在不同领域的鲁棒性。

思维链（XoT）

思维链是一系列推理框架，用于提高大模型解决数学、逻辑和开放性问题的能力。思维链（CoT）将中间推理步骤纳入提示，引导大模型将复杂问题分解为可管理的部分。思维树（ToT）通过探索树状结构中的多个推理路径扩展了CoT，允许大模型评估替代解决方案并在必要时回溯。思维图（GoT）通过采用图结构进一步推进了ToT，其中节点表示中间状态，边捕获关系和依赖性，实现灵活的非线性推理。

检索增强生成（RAG）

检索增强生成从外部知识库（如数据库和网络源）检索相关信息，并将其提供给大模型以生成准确响应。RAG缓解了大模型知识过时或不完整的问题，确保访问最新和特定领域的信息。最近的进展包括结合密集和稀疏检索方法的混合检索机制，以平衡精度和效率，以及将检索内容与生成输出有效对齐的微调策略。

推理与行动（ReAct）

推理与行动将推理与行动执行集成，使模型在执行任务时能够产生明确的推理轨迹。通过要求大模型在行动之前阐述其思维过程，ReAct提高了决策透明度，并改善了动态交互环境中的性能。

人类反馈强化学习（RLHF）

人类反馈强化学习将人类偏好整合到大模型的训练中，使大模型与人类价值观和意图保持一致。利用人类反馈作为奖励信号，RLHF提高了模型在动态交互环境中生成有帮助、无害和诚实输出的能力。通过提示模型生成多个响应，RLHF允许人类根据质量和安全性对其进行排名或评分，并使用此反馈来优化模型的未来生成，确保一致性和伦理考虑。

模型上下文协议（MCP）

模型上下文协议（MCP）是由Anthropic引入的开源标准，为大模型与外部数据源、工具和服务交互提供了标准化接口。MCP增强了大模型的互操作性和适应性，使其能够与各种外部系统无缝集成。MCP的最新发展集中在扩展其与多模态输入的兼容性以及优化其在实时应用中的性能。

大模型赋能具身智能的方法与技术

分层自主决策制定

智能体的自主决策制定旨在将环境感知和任务理解转化为可执行的决策和物理行动。传统的决策制定采用分层范式，包括感知和交互、高层规划、低层执行以及反馈和增强。感知和交互层依赖于视觉模型，高层规划层依赖于预定义的逻辑规则，低层执行层依赖于经典控制算法。这些方法在结构化环境中表现出色，但由于缺乏整体优化和高层决策能力，在非结构化或动态环境中表现不佳。

大模型的进步，凭借其强大的学习、推理和泛化能力，在复杂任务处理方面显示出前景。通过将大模型的推理能力与物理实体的执行能力相结合，为自主决策制定提供了新的范式。

     图5：分层决策制定范式，包括感知和交互、高层规划、低层执行、反馈和增强

高层规划

高层规划根据任务指令和感知信息产生合理的计划。传统的高层规划依赖于基于规则的方法。给定在规划领域定义语言（PDDL）中指定的初始状态和目标，启发式搜索规划器验证行动前提的可行性，并使用搜索树选择最优行动序列，从而生成高效且经济的计划。虽然在结构化环境中有效，但基于规则的方法在非结构化或动态场景中的适应性较差。大模型利用其零样本和少样本泛化能力，在应对这些挑战方面推动了突破。根据规划形式，大模型赋能的高层规划可以分为结构化语言规划、自然语言规划和编程语言规划。

                                       图6：大模型赋能的高层规划

结构化语言规划

大模型可以通过两种关键策略增强结构化语言规划，如图6(a)所示。(1) 第一种策略将大模型用作规划器，利用其零/少样本泛化能力生成计划。然而，Valmeekam等人证明，由于严格的PDDL语法和语义，大模型经常生成不可行的计划，导致逻辑错误。为了缓解这个问题，LLV引入了一个外部验证器，即PDDL解析器或环境模拟器，通过错误反馈检查并迭代改进大模型生成的计划。FSP-LLM优化了提示工程，使计划与逻辑约束保持一致，确保任务的可行性。(2) 第二种策略利用大模型自动化PDDL生成，减少领域建模中的人工工作。在LLM+P中，大模型创建PDDL领域文件和问题描述，然后由传统规划器解决，结合了语言理解和符号推理。PDDL-WM使用大模型迭代构建和完善PDDL领域模型，通过解析器和用户反馈验证，确保正确性和可执行性。通过利用大模型作为直接规划器或PDDL生成器，这些策略增强了自动化，减少了用户参与，从而显著提高了规划效率、适应性和可扩展性。

自然语言规划

自然语言比结构化语言提供了更大的表达灵活性，能够充分利用大模型将复杂计划分解为子计划，如图6(b)所示。然而，自然语言规划通常产生不可行的计划，因为其输出通常基于经验而非实际环境。例如，当指示"清理房间"时，大模型可能提出"取吸尘器"，而没有验证其可用性。Zero-shot探索了使用大模型将高级任务分解为一系列可执行语言规划步骤的可行性。他们的实验表明，大模型可以基于常识推理生成初步计划，但缺乏对物理环境和行动可行性的约束。

为了解决这个问题，SayCAN将大模型与强化学习相结合，结合大模型生成的计划与预定义的技能库和价值函数来评估行动可行性。通过用预期累积奖励对行动进行评分，SayCAN过滤掉不切实际的步骤（如"跳到桌子上抓杯子"），而选择更安全的高价值行动（如"移动到桌子并伸出手"）。Text2Motion通过结合几何可行性进一步增强了涉及空间交互的任务规划。它使用大模型提出候选行动序列，然后通过检查器评估其物理可行性，以避免"将大盒子堆在小球上"等行动。然而，这两种方法都依赖于固定的技能集，缺乏对开放任务的适应性。Grounded Decoding通过引入灵活的解码策略解决了这一限制。它动态地将大模型输出与实时基础模型集成，该模型根据当前环境状态和智能体能力评估行动可行性，引导大模型生成上下文可行的计划。

编程语言规划

编程语言规划将自然语言指令转换为可执行程序，利用代码的精确性定义空间关系、函数调用和控制API，以实现具身任务中的动态高层规划，如图6(c)所示。CaP将任务规划转换为代码生成，生成具有递归定义函数的Python风格程序，创建动态函数库。例如，在机器人导航中，CaP首先定义"移动"函数，然后根据任务要求将其扩展为"避障移动"或"接近目标"。这种自扩展库增强了对新任务的适应性，无需预定义模板。然而，CaP对感知API的依赖和无约束的代码生成限制了其处理复杂指令的能力。为了克服这些限制，Instruct2Act通过利用多模态基础模型统一感知、规划和控制，提供了更集成的解决方案。它使用视觉语言模型进行准确的对象识别和空间关系理解，提供精确的环境感知。然后将感知数据输入大模型，该模型从预定义的机器人技能库生成基于代码的行动序列。这种方法显著提高了规划准确性，使智能体能够有效适应新环境，特别是在具有显著视觉组件的任务中。ProgPrompt采用结构化提示，包括环境操作、对象描述和示例程序，指导大模型生成定制的基于代码的计划。通过结合预定义约束，ProgPrompt最小化了无效代码生成，并增强了跨环境适应性。

低层执行

在高层任务规划之后，使用预定义的技能列表执行低层行动。技能列表表示具身智能体执行特定任务所需的一系列基本能力或行动模块。它们充当任务规划和物理执行之间的桥梁。例如，感知相关技能包括对象识别和障碍物检测，而运动相关技能包括对象抓取和移动。低层技能的实现涉及控制理论、机器学习和机器人工程。方法从传统控制算法发展到学习驱动控制，再到模块化控制。

传统控制算法

基础技能通常使用传统控制算法设计，主要利用具有明确数学推导和物理原理的经典基于模型的技术。比例积分微分（PID）控制调整参数以最小化机器人臂关节控制中的误差。状态反馈控制通常与线性二次调节器（LQR）配对，利用系统状态数据优化性能。模型预测控制（MPC）通过滚动优化预测状态并生成控制序列，非常适合无人机路径跟踪等任务。传统控制算法提供数学可解释性、低计算复杂性和实时性能，实现可靠的任务执行。然而，面对动态环境时，传统控制算法缺乏适应性，难以处理高维不确定的系统动力学。它们需要与数据驱动技术（如深度学习和强化学习）集成，以增强泛化能力。例如，当四足机器人在不平地形上导航时，传统PID控制与学习算法协作，动态调整其步态。

大模型赋能的学习驱动控制

机器人学习位于机器学习和机器人的交叉点。它使智能体能够从大量数据（包括人类演示、模拟和环境交互）中开发控制策略和低层技能。模仿学习和强化学习代表两种重要的学习方法。模仿学习从专家演示中训练策略，实现快速策略开发，减少探索时间。Embodied-GPT利用70亿参数的语言模型进行高层规划，并通过模仿学习将计划转换为低层策略。强化学习通过迭代试验和环境奖励优化策略，适用于高维动态环境。Hi-Core采用双层框架，其中大模型设置高层策略和子目标，而强化学习在低层生成具体行动。这些大模型赋能的学习驱动控制方法提供了强大的适应性和泛化能力。然而，它们的训练通常需要大量数据和计算资源，策略的收敛性和稳定性难以保证。

大模型与预训练模型的模块化控制

模块化控制将大模型与预训练策略模型（如用于视觉识别的CLIP和用于分割的SAM）集成。通过为大模型提供这些工具的描述，可以在任务执行期间动态调用它们。DEPS结合多个不同模块，基于任务要求和预训练模型的自然语言描述完成检测和行动。PaLM-E将大模型与用于分割和识别的视觉模块合并。CLIPort利用CLIP进行开放词汇表检测。一些研究利用大模型生成代码来创建用于导航和操作的可调用函数库。这种模块化方法通过利用共享的预训练模型，确保了在不同任务中的可扩展性和可重用性。

然而，挑战依然存在。首先，调用外部策略模型可能会引入额外的计算和通信延迟，特别是在实时任务（如自动驾驶）中，这种延迟可能显著影响响应效率。其次，智能体的整体性能高度依赖于预训练策略模型的质量。如果策略模型存在缺陷（如泛化能力不足或训练数据偏差），即使大模型具有强大的规划能力，执行结果可能仍然不令人满意。因此，优化模块之间的通信效率，提高策略模型的鲁棒性，以及设计更智能的调用决策机制非常重要。

反馈与增强

分层决策制定架构通过任务描述和示例提示指导任务规划。为确保任务规划质量，应引入闭环反馈机制。反馈可能来自大模型本身、人类和外部环境。

                                               图8：反馈与增强

大模型的自反思

大模型可以充当任务规划器、评估器和优化器，从而在没有外部干预的情况下迭代改进决策过程。智能体获得行动反馈，自主检测和分析失败的执行，并从先前的任务中持续学习。通过这种自反思和优化机制，大模型可以生成鲁棒的策略，在长序列规划、多模态任务和实时场景中具有优势。自反思可以通过两种方式实现，如图8(a)所示。

(1) 第一种方法通过基于检测到的执行失败或前提错误的重新提示触发计划重新生成。重新提示将错误上下文（如未能先开门就试图打开门）作为反馈集成，动态调整提示从而纠正大模型生成的计划。DEPS采用"描述、解释、规划、选择"框架，其中大模型描述执行过程，解释失败原因，并重新提示以纠正计划缺陷，增强交互式规划。

(2) 第二种方法采用内省机制，使大模型能够独立评估和完善其输出。Self-Refine使用单个大模型进行规划和优化，通过多次自反馈循环迭代提高计划合理性。Reflexion通过结合长期记忆来存储评估结果，扩展了它，结合多种反馈机制增强计划可行性。ISR-LLM在基于PDDL的规划中应用迭代自优化，生成初始计划，执行合理性检查，并通过自反馈完善结果。Voyager专为编程语言规划量身定制，通过从执行失败中提取反馈构建动态代码技能库，使智能体能够适应复杂任务。

人类反馈

人类反馈通过建立与人类的交互闭环机制来提高规划准确性和效率，如图8(b)所示。这种方法使智能体能够基于人类反馈动态调整行为。KNOWNO引入了一个不确定性测量框架，允许大模型识别知识缺口，并在高风险或不确定情况下寻求人类帮助。EmbodiedGPT采用规划-执行-反馈循环，当低层控制失败时，智能体请求人类输入。这种人类反馈与强化学习和自监督优化相结合，使智能体能够迭代改进其规划策略，确保更好地与动态环境条件保持一致。YAY Robot允许用户用命令暂停机器人并提供指导，促进基于语言的实时纠正。反馈被记录用于策略微调和定期查询，实现实时和长期改进。IRAP允许与人类进行交互式问答，获取任务特定知识，实现精确的机器人指令。

环境反馈

环境反馈通过与环境的动态交互增强基于大模型的规划，如图8(c)所示。InnerMonologue将多模态输入转换为语言描述，用于"内心独白"推理，允许大模型根据环境反馈调整计划。TaPA集成开放词汇表对象检测，并为导航和操作定制计划。DoReMi检测计划与实际结果之间的差异，并采取多模态反馈动态调整任务。在多智能体设置中，RoCo利用环境反馈和智能体间通信实时纠正机械臂路径规划。

基于大模型的规划通常需要将反馈转换为自然语言。VLM通过整合视觉输入和语言推理简化了这一过程，避免了反馈转换。ViLaIn将大模型与VLM集成，从语言指令和场景观察生成机器可读的PDDL，以高精度驱动符号规划器。ViLa和Octopus通过利用GPT4-V MLM生成计划，实现机器人视觉语言规划，整合感知数据以实现强大的零样本推理。Voxposer进一步利用MLM提取空间几何信息，从机器人观察生成3D坐标和约束图，以填充代码参数，从而提高规划中的空间准确性。

端到端自主决策制定

分层范式依赖于单独的任务规划、行动执行和反馈模块，因此存在错误累积问题，难以在不同任务间泛化。此外，从大模型中衍生的高级语义知识难以直接应用于机器人动作执行，导致集成差距。为了缓解这些挑战，端到端自主决策制定最近受到广泛关注，它直接将多模态输入（即视觉观察和语言指令）映射到动作。它通常由VLA实现。

图9：VLA的端到端决策制定

视觉语言动作模型（VLA）

VLA模型通过将感知、语言理解、规划、动作执行和反馈优化集成到一个统一框架中，代表了具身智能的突破。通过利用大模型的丰富先验知识，VLA模型能够在动态开放环境中实现精确和适应性的任务执行。典型的VLA模型包含三个关键组件：标记化和表示、多模态信息融合和动作去标记化。

                                       图10：视觉语言动作模型

标记化和表示

VLA模型使用四种标记类型：视觉、语言、状态和动作，对多模态输入进行编码，以实现上下文感知的动作生成。视觉标记和语言标记将环境场景和指令编码为嵌入，形成任务和上下文的基础。状态标记捕获智能体的物理配置，包括关节位置、力矩、夹爪状态、末端执行器姿态和对象位置。动作标记基于先前的标记自回归生成，表示低层控制信号（如关节角度、扭矩、轮速）或高层运动原语（如"移动到抓取姿态"，"旋转手腕"），使VLA模型能够充当语言驱动的策略生成器。

多模态信息融合

视觉标记、语言标记和状态标记通过跨模态注意力机制融合到统一的嵌入中进行决策，通常在transformer架构内实现。这种机制动态权衡每个模态的贡献，使VLA模型能够基于任务上下文对对象语义、空间布局和物理约束进行联合推理。

动作去标记化

融合的嵌入然后被传递到自回归解码器，通常在transformer架构内实现，以生成一系列对应于低层控制信号或高层运动原语的动作标记。动作生成可以是离散的或连续的。在离散动作生成中，模型从预定义的动作集中选择，如特定的运动原语或离散化的控制信号，这些信号被映射到可执行命令。在连续动作生成中，模型输出细粒度的控制信号，通常使用最终的MLP层从连续分布中采样，实现精确的操作或导航。这些动作标记通过将它们映射到可执行控制命令来进行去标记化，这些命令被传递到执行循环。循环反馈更新的状态信息，使VLA模型能够实时适应扰动、对象移动或遮挡。

机器人Transformer 2（RT-2）是一个著名的VLA模型。它利用Vision Transformer（ViT）进行视觉处理，并利用PaLM整合视觉、语言和机器人状态信息。特别地，RT-2将动作空间离散化为八个维度（包括6自由度末端执行器位移、夹爪状态和终止命令）。除了终止命令外，每个维度被划分为256个离散间隔，从而将连续动作空间转换为离散标记序列。这种离散化使RT-2能够利用大模型的文本生成能力进行机器人控制，实现了前所未有的泛化能力。

具身学习方法

具身学习使智能体能够通过长期环境交互自主完善其行为策略和认知模型，实现持续改进。它可以通过模仿学习从演示中获取技能，通过强化学习在任务执行过程中优化技能。此外，世界模型也在提供智能体进行试验和积累经验的机会方面发挥着关键作用，通过模拟真实世界的推理空间。这些组件协同工作，增强具身智能体的能力，向AGI迈进。

大模型赋能的模仿学习

模仿学习使智能体能够从专家演示中获取技能，实现快速策略开发，减少探索时间。大模型通过以下方式增强模仿学习：

1. 策略网络构建：大模型可以构建更强大的策略网络，从演示中学习复杂的技能。例如，Embodied-GPT利用70亿参数的语言模型进行高层规划，并通过模仿学习将计划转换为低层策略。
2. 演示数据增强：大模型可以生成或增强演示数据，提供更多样化和丰富的学习资源。例如，通过生成合成演示或扩展现有演示，大模型可以帮助智能体学习更广泛的技能。
3. 技能分解与组合：大模型可以将复杂任务分解为更简单的子任务，并学习如何组合这些子任务以解决复杂问题。这种分解和组合能力使智能体能够更有效地学习复杂技能。

大模型赋能的强化学习

强化学习通过迭代试验和环境奖励优化策略，适用于高维动态环境。大模型通过以下方式增强强化学习：

1. 奖励函数设计：大模型可以帮助设计更复杂和语义丰富的奖励函数，指导智能体学习期望的行为。例如，大模型可以基于自然语言描述生成奖励函数，使奖励信号更符合人类意图。
2. 策略网络构建：大模型可以构建更强大的策略网络，实现更复杂的控制策略。例如，Hi-Core采用双层框架，其中大模型设置高层策略和子目标，而强化学习在低层生成具体行动。
3. 探索策略优化：大模型可以指导智能体的探索过程，使其更有效地探索环境并发现最优策略。例如，大模型可以基于当前状态和任务目标生成探索建议，帮助智能体避免无效探索。

世界模型

世界模型在具身智能中扮演着关键角色，为智能体提供模拟真实世界推理空间的机会，使其能够进行试验和积累经验。世界模型通过学习环境的动态和因果关系，使智能体能够预测行动的结果，从而更有效地规划和学习。

世界模型可以通过以下方式增强决策制定和学习：

1. 规划增强：世界模型可以用于模拟不同行动的结果，帮助智能体选择最佳行动序列。例如，智能体可以在世界模型中"预演"不同的计划，评估其可能的结果，然后选择最佳计划在真实环境中执行。
2. 学习加速：世界模型可以提供额外的训练数据，加速学习过程。例如，智能体可以在世界模型中进行大量试验，收集经验数据，然后在真实环境中应用学到的知识。
3. 安全探索：世界模型可以用于评估潜在行动的风险，避免在真实环境中执行危险行动。例如，智能体可以在世界模型中测试可能危险的行动，评估其安全性，然后决定是否在真实环境中执行。

方法比较与分析

分层决策制定与端到端决策制定的比较

分层决策制定和端到端决策制定各有优势和局限性，适用于不同的应用场景。

分层决策制定的优势在于：

1. 模块化设计：将感知、规划和执行分离为不同模块，使系统更易于理解和维护。
2. 可解释性：每个模块的功能明确，便于理解和调试。
3. 灵活性：可以单独改进或替换各个模块，而不影响整个系统。

分层决策制定的局限性在于：

1. 错误累积：各模块之间的接口可能导致错误累积，影响整体性能。
2. 集成挑战：高级语义知识与低层控制之间的集成可能存在困难。
3. 泛化能力有限：在不同任务和环境之间的泛化能力可能有限。

端到端决策制定的优势在于：

1. 无缝集成：将感知、规划和执行集成到一个统一框架中，避免了模块间的接口问题。
2. 端到端优化：可以直接优化从感知到行动的整个流程，实现更好的整体性能。
3. 强泛化能力：通过联合训练多模态数据，可以实现更强的泛化能力。

端到端决策制定的局限性在于：

1. 可解释性差：内部决策过程难以理解和解释。
2. 数据需求大：需要大量多样化的训练数据，可能难以获取。
3. 计算资源需求高：训练和推理可能需要大量计算资源。

不同学习方法的比较

模仿学习和强化学习是具身智能中两种主要的学习方法，各有优势和适用场景。

模仿学习的优势在于：

1. 学习效率高：从专家演示中直接学习，避免了随机探索的过程。
2. 安全性高：学习过程不涉及与环境的大量交互，减少了安全风险。
3. 适用于复杂任务：可以从人类专家那里学习复杂技能，无需显式定义奖励函数。

模仿学习的局限性在于：

1. 演示数据依赖：需要高质量的专家演示数据，可能难以获取。
2. 泛化能力有限：可能难以泛化到与演示数据不同的场景。
3. 缺乏探索：可能无法发现比演示更好的策略。

强化学习的优势在于：

1. 自适应性：通过与环境交互不断改进策略，适应环境变化。
2. 探索能力：可以发现比现有方法更好的策略。
3. 无需演示数据：不需要专家演示数据，只需定义奖励函数。

强化学习的局限性在于：

1. 样本效率低：通常需要大量与环境交互的数据，学习过程可能很慢。
2. 奖励函数设计困难：设计合适的奖励函数可能很困难，尤其是对于复杂任务。
3. 安全风险：在探索过程中可能执行危险动作，存在安全风险。

挑战与未来方向

尽管大模型赋能的具身智能取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，这些挑战也为未来的研究提供了方向。

当前挑战

1. 泛化能力：虽然大模型展示了强大的泛化能力，但在具身智能中，智能体仍需要适应各种新的环境和任务，这对泛化能力提出了更高要求。
2. 实时性：具身智能需要在实时环境中做出决策和行动，但大模型的计算复杂度高，可能难以满足实时性要求。
3. 安全性与可靠性：在物理世界中行动的智能体需要确保其行为的安全性和可靠性，避免造成伤害或损失。
4. 多模态融合：有效融合视觉、语言、听觉、触觉等多种模态的信息，实现全面的环境理解，仍是一个挑战。
5. 长期学习：实现智能体的持续学习和适应，使其能够在长期运行中不断改进，是一个重要挑战。
6. 能源效率：大模型和具身智能系统通常需要大量能源，提高能源效率对于实际应用至关重要。

未来方向

1. 更高效的模型架构：开发更高效的大模型架构，降低计算复杂度，提高实时性能，同时保持强大的能力。
2. 更好的多模态融合：研究更有效的多模态融合方法，实现全面的环境理解和灵活的交互。
3. 更强的安全保证：开发确保智能体行为安全可靠的方法，包括形式化验证、安全监控和应急机制。
4. 更智能的学习方法：研究更智能的学习方法，提高学习效率，减少对大量数据的依赖，实现更快速的知识获取和技能掌握。
5. 更真实的模拟环境：开发更真实的模拟环境，为智能体提供更好的训练和测试平台，缩小模拟与真实世界之间的差距。
6. 更紧密的人机协作：研究更紧密的人机协作方法，使人类和智能体能够优势互补，共同解决复杂问题。

结论

大模型赋能的具身智能代表了人工智能领域的一个重要发展方向，通过将大模型的强大能力与物理实体相结合，实现更智能、更自主的系统。本文全面分析了大模型赋能的具身智能在决策制定和具身学习方面的最新进展，包括分层决策制定、端到端决策制定、模仿学习、强化学习和世界模型等关键技术。

尽管取得了显著进展，但大模型赋能的具身智能仍面临诸多挑战，包括泛化能力、实时性、安全性、多模态融合、长期学习和能源效率等方面。未来的研究将致力于解决这些挑战，推动具身智能向更高水平发展，最终实现通用人工智能的目标。

随着技术的不断进步，大模型赋能的具身智能将在机器人技术、自动驾驶、智能家居、医疗护理等领域发挥越来越重要的作用，为人类社会带来深远的影响。我们期待看到更多创新的研究和应用，推动这一领域向前发展。

​​https://arxiv.org/pdf/2508.10399​​

Large Model Empowered Embodied AI: A Survey on Decision-Making and Embodied Learning

本文转载自​​AIGC深一度​​，作者：一度