近年来，世界模范的火热似乎可以在机器人操作中起到一些至关重要的作用。而对于具身智能来说，现阶段manipulation是最需要突破的点。特别是针对以下long horizon的任务，如何构建机器人“小脑”，来实现各种复杂的操作要求，是当下最需要解决的问题。

是否需要通过拆分skill为原子操作？

在使用LM应用在机器人上时，比较常用的做法是将各类API提供在context里面，然后让LLM根据任务prompt自动编写planning代码，可参考文章：

这种方法优点是非常直观，可以比较清晰地把握任务的拆解逻辑，比如移动到A，抓起B，移动到C，放下B。但是这种操作的前提是能够把整个任务拆分成原子操作（移动、抓取、放置等）。但是如果是一些比较复杂的任务，比如叠衣服这种任务，其是天然难以进行任务拆分的，那这个时候应该怎么办？其实对于manipulation来说，我们大量面对的应该是这种long horizon且难以进行拆分的任务。

世界模型可以作为关键突破点

针对long horizon且难以进行拆分的manipulation任务，比较好的处理方法是研究模仿学习，比如diffusion policy或者ACT这种，对整个操作trajectory进行建模拟合。但是这种方法都会遇到一个问题，就是没有办法很好的处理累积误差——而这个问题的本质就是缺乏一套有效地反馈机制。

还是以叠衣服为例，人在叠衣服的时候，其实会根据视觉获取的衣服变化，不断地调整操作策略，最终将衣服叠到想要的样子。那这个里面其实有一个比较隐含但是非常重要的点：人大概知道什么样的操作，会导致衣物发生什么样的变化。那么进一步，就是人其实具备一个关于衣物变形的模型，能够大概知道什么样的输入，会导致状态（衣物摆放）的变化（视觉层面就是像素级别），更加具体的可以表示为：

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SORA其实给了一剂强心针，就是只要数据够多，我能用transformer+diffusion layer，硬train一个可以理解并预测变化的模型f。假设我们已经有了一个非常强的预测衣物随操作变化的模型f，那这个时候叠衣服就可以通过像素级别的衣物状态反馈，通过Model Predictive Control的思路，构建一个视觉伺服（Visual Servo）的策略，将衣服叠到我们想要的状态。这一点其实在LeCun最近的一些“暴论”上也得到了验证：

如何构建面向机器人操作的世界模型

以上就是关于面向机器人操作的世界模型的一点思考的详细内容，更多请关注其它相关文章！

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