RT-2论文深度解读：视觉-语言-动作统一模型的机器人泛化革命

1. 核心问题与挑战

传统机器人学习存在两大瓶颈：

• 数据效率低下：依赖特定场景的机器人操作数据（如抓取、推压），收集成本高
• 泛化能力局限：模型仅能完成训练中出现过的任务，无法应对长尾场景

RT-2的创新目标：利用互联网规模的视觉语言预训练知识，实现机器人技能的零样本（zero-shot）迁移

---

2. 方法论突破

2.1 统一语义空间构建

• 数据范式革新：

  • 将机器人动作表示为"语言化"Token序列（如 move_to(x=0.3,y=0.2)）
  • 与视觉语言数据共同输入Transformer，建立跨模态联合嵌入空间

• 模型架构：

  class RT2(nn.Module):
      def __init__(self):
          self.vision_encoder = ViT-22B           # 视觉编码器
          self.tokenizer = ActionTokenizer()      # 动作分词器
          self.transformer = Transformer-XL       # 跨模态融合
          
      def forward(self, image, text):
          img_tokens = self.vision_encoder(image)