2024.11｜全球具身智能的端到端AI和具身Agent技术发展到哪里了

Embodied Intelligence和Humanoid Robots正在逐渐走向成熟与完善。2024年，具身智能领域取得了诸多引人注目的进展，尤其是在端到端AI控制系统与具身Agent技术的应用与发展方面，这些进展不仅在学术研究中产生了深远的影响，也在实用领域为多家科技公司带来了突破性成果。本篇文章旨在为具身智能领域的技术领导者和研究者提供深入的技术分析，全面剖析全球最前沿的具身智能技术细节。

1. 具身智能架构：端到端AI控制系统进入主舞台

1.1 端到端AI的演化

2024年，具身智能中的端到端AI系统应用变得更加普遍，推动了从传统模块化设计的机器人控制系统逐渐向统一的、深度学习驱动的端到端架构过渡。端到端AI系统通过使用多模态感知输入（如视觉、听觉、触觉等）直接生成输出动作，省去了中间手工特征提取与任务分解的步骤，实现了高度集成的控制策略。这种架构的演进得益于Transformer架构的优化以及Reinforcement Learning的进步，使得AI能够有效应对复杂的环境和决策任务。

谷歌DeepMind推出了一款基于Transformer多模态输入的新型具身智能模型，通过整合视觉、语言和运动信号，实现了对复杂环境中多任务行为的统一控制。这种端到端控制架构极大地提升了机器人的适应能力和学习效率，尤其是在未知环境中的任务执行能力方面表现优异。

为了进一步提升端到端学习的效率，谷歌团队引入了一种新型多任务学习方法，使得机器人能够在多个任务间共享经验并进行联合训练，从而显著增强了泛化能力。这种多任务学习方法不仅减少了训练时间，也提升了整体系统的性能和鲁棒性，无论是动态环境还是静态环境下，均表现出极高的适应能力。

端到端AI的演化还受到硬件性能的推动。NVIDIA推出了新一代专为具身智能设计的AI芯片，大幅提升了计算速度和能效。该芯片集成了多模态处理单元，能够实时处理视觉、听觉和触觉信号，使得具身机器人在复杂环境中能够迅速做出精准反应。此外，硬件进步还显著降低了能耗，使得机器人可以在低功耗模式下长时间执行任务，这对长时间任务执行尤为关键。

1.2 自监督学习与具身智能

Self-Supervised Learning在2024年具身智能领域取得了重要进展，自监督学习通过机器人与环境的交互自动生成训练数据，减少了对人工标注数据的依赖。Meta AI和MIT联合发布了一项具身Agent的自监督学习研究，通过机器人自主探索环境，构建环境模型，并在特定任务中实现快速适应。研究表明，机器人可以通过与物体的物理交互，学习物体的特性（如质量、弹性、摩擦系数等），从而在任务执行中表现出更高的精确度与效率。

Meta AI进一步展示了自监督学习在具身智能中的应用潜力，尤其是在物体操作和自主导航方面。通过在复杂模拟环境中的数百万次交互，机器人逐渐掌握了应对不同现实环境的技能。自监督学习框架显著减少了对标注数据的需求，使机器人在面对未知环境时能够自主推断并解决问题。

此外，Meta AI和MIT的合作团队还在探索如何将自监督学习与多模态感知相结合，以提高具身智能的效率。通过整合视觉、触觉和听觉信息，机器人能够在环境中进行更为精确的定位和决策。例如，面对未知物体时，机器人可以通过触觉与视觉的结合推断物体的材质与用途，从而更加准确地完成任务。这种多模态自监督学习使机器人在复杂场景中具备了更强的自主适应能力。

2. 具身Agent与多模态感知

2.1 多模态感知技术的突破

具身Agent的关键在于其多模态感知能力，能够融合来自视觉、听觉、触觉和力反馈等传感器的数据&#x