谷歌DeepMind机器人成果三连发！_风闻

　　丰色 发自 凹非寺

　　量子位 | 公众号 QbitAI

　　几乎是和斯坦福“炒虾洗碗”机器人同一时间，谷歌DeepMind也发布了最新具身智能成果。

　　并且是三连发：

　　先是一个主打提高决策速度的新模型，让机器人的操作速度（相比原来的Robotics Transformer）提高了14%——快的同时，质量也没有下滑，准确度还上升了10.6%。

　　然后再来一个专攻泛化能力的新框架，可以给机器人创建运动轨迹提示，让它面对41项从未见过的任务，取得了63%的成功率。

　　别小看这个数组，对比之前的29%，进步可谓相当大。

　　最后是一个机器人数据收集系统，可以一次管理20个机器人，目前已从它们的活动中收集了77000次实验数据，它们将帮助谷歌更好地完成后续训练工作。

　　那么，这三个成果具体是什么样？我们一个一个来看。

　　机器人日常化第一步：没见过的任务也能直接做

　　谷歌认为，要生产出真正可进入现实世界的机器人，必须要解决两个基本挑战：

　　1、新任务推广能力

　　2、提高决策速度

　　本次三连发的前两项成果就主要在这两大领域作出改进，且都建立在谷歌的基础机器人模型Robotics Transformer（简称RT）之上。

　　首先来看第一个：帮助机器人泛化的RT-Trajectory。

　　对于人类来说，譬如完成擦桌子这种任务简直再好理解不过了，但机器人却不是很懂。

　　不过好在我们可以通过多种可能的方式将这一指令传达给它，让它作出实际的物理行动。

　　一般来说，传统的方式就是将任务映射为一个个特定的动作，然后让机械臂完成，例如对于擦桌子，就可以拆解为“合上夹具、向左移动、向右移动”。

　　很明显，这种方式的泛化能力很差。

　　在此，谷歌新提出的RT-Trajectory通过给机器人提供视觉提示的方法来教它完成任务。

　　具体而言，由RT-Trajectory控制的机器人在训练时会加入2D轨迹增强的数据。

　　这些轨迹以RGB图像的形式呈现，包括路线和关键点，在机器人学习执行任务时提供低级但非常实用的提示。

　　有了这个模型，机器人执行从未见过的任务的成功率直接提高了1倍之多（相比谷歌的基础机器人模型RT-2，从29%=>63%）。

　　更值得一提的是，RT-Trajectory可以用多种方式来创建轨迹，包括：

　　通过观看人类演示、接受手绘草图，以及通过VLM（视觉语言模型）来生成。

　　机器人日常化第二步：决策速度一定要快

　　泛化能力上来以后，我们再来关注决策速度。

　　谷歌的RT模型采用的是Transformer架构，虽然Transformer功能强大，但严重依赖于有着二次复杂度的注意力模块。

　　因此，一旦RT模型的输入加倍（例如给机器人配上更高分辨率的传感器），处理起来所需的计算资源就会增加为原来的四倍，这将严重减慢决策速度。

　　为了提高机器人的速度，谷歌在基础模型Robotics Transformer上开发了SARA-RT。

　　SARA-RT使用一种新的模型微调方法让原来的RT模型变得更为高效。

　　这种方法被谷歌称之为“向上训练”，它主要的功能就是将原来的二次复杂度转换为线性复杂度，同时保持处理质量。

　　将SARA-RT应用于具有数十亿参数的RT-2模型时，后者可以在各种任务上实现更快的操作速度以及更高的准确率。

　　同样值得一提的是，SARA-RT提供的是一种通用的加速Transformer的方法，且无需进行昂贵的预训练，因此可以很好地推广开来。

　　数据不够？自己创造

　　最后，为了帮助机器人更好地理解人类下达的任务，谷歌还从数据下手，直接搞了一个收集系统：AutoRT。

　　这个系统将大模型（包括LLM和VLM）与机器人控制模型（RT）相结合，不断地指挥机器人去执行现实世界中的各种任务，从而产生数据并收集。

　　具体流程如下：

　　让机器人“自由”接触环境，靠近目标。

　　然后通过摄像头以及VLM模型来描述眼前的场景，包括具体有哪些物品。

　　接着，LLM就通过这些信息来生成几项不同的任务。

　　注意了，生成以后机器人并不马上执行，而是利用LLM再过滤一下哪些任务可以独立搞定，哪些需要人类远程控制，以及哪些压根不能完成。

　　像不能完成的就是“打开薯片袋”这种，因为这需要两只机械臂（默认只有1只）。

　　再然后，做完这个筛选任务以后，机器人就可以去实际执行了。

　　最后由AutoRT系统完成数据收集并进行多样性评估。

　　据介绍，AutoRT可一次同时协调多达20个机器人，在7个月的时间内，一共收集了包括6650个独特任务在内的77000次试验数据。

　　最后，对于此系统，谷歌还特别强调了安全性。

　　毕竟AutoRT的收集任务作用于现实世界，“安全护栏”不能少。

　　具体而言，基础安全守则由为机器人进行任务筛选的LLM提供，它的部分灵感来自艾萨克·阿西莫夫的机器人三定律——首先也是最重要的是“机器人不得伤害人类。

　　其次还包括要求机器人不得尝试涉及人类、动物、尖锐物体或电器的任务。

　　但这还远远不够。

　　因此AutoRT还配有常规机器人技术中的多层实用安全措施。

　　例如，机器人在其关节上的力超过给定阈值时自动停止、所有行动都可由保持在人类视线范围内的物理开关停止等等。

　　还想进一步了解谷歌的这批最新成果？

　　好消息，除了RT-Trajectory只上线论文以外，其余都是代码和论文一并公布，欢迎大家进一步查阅～

　　One More Thing

　　说起谷歌机器人，就不得不提RT-2（本文的所有成果也都建立之上）。

　　这个模型由54位谷歌研究员耗时7个月打造，今年7月底问世。

　　嵌入了视觉-文本多模态大模型VLM的它，不仅能理解“人话”，还能对“人话”进行推理，执行一些并非一步就能到位的任务，例如从狮子、鲸鱼、恐龙这三个塑料玩具中准确捡起“已灭绝的动物”，非常惊艳。

　　如今的它，在短短5个多月内便迎来了泛化能力和决策速度的迅速提升，不由地让我们感叹：不敢想象，机器人真正冲进千家万户，究竟会有多快？

　　参考链接：

　　https://deepmind.google/discover/blog/shaping-the-future-of-advanced-robotics/