融合视觉、语言与触觉：伯克利博士论文探索机器人操作的多模态感知

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伯克利博士论文提出融合视觉、语言与触觉，提升机器人操作能力。研究涵盖感知-运动控制、模仿学习等，并构建多模态数据集。

原文标题：【伯克利博士论文】用于机器人操作的多模态感知：融合视觉、语言与触觉

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

这篇伯克利博士论文深入探讨了如何融合视觉、本体感觉、语言和触觉等多种感知输入，以提升机器人在现实世界中操纵物体的能力。研究涵盖感知-运动控制、运动规划、模仿学习、机械搜索、富接触操作任务以及多模态对齐等多个方向。论文提出了一种基于“下一个 token 预测”机制的上下文模仿学习方法，使机器人能通过 prompt 快速适应新任务。同时，借助大型视觉-语言模型，实现了更强的语义推理能力，从而获得更有效的操作策略。此外，论文还研究了触觉传感在高精度操作任务中的应用，并构建了一个新的对齐视觉、触觉与语言的多模态数据集，以支持机器人领域的多模态学习研究。通过理论分析、仿真实验与真实机器人实验，论文全面展示了多模态感知如何增强机器人操作任务中的泛化能力、适应性与安全性。

怜星夜思：

1、论文中提到的“下一个 token 预测”机制的上下文模仿学习方法，在实际应用中可能会遇到哪些挑战？如何解决这些挑战？
2、大型视觉-语言模型在机器人操作中扮演的角色越来越重要，但它们通常需要大量的计算资源。有没有可能在资源受限的机器人平台上部署这些模型？有哪些可行的方案？
3、论文中提到了构建多模态数据集来支持机器人领域的多模态学习研究，那么，如何评估这些数据集的质量？有哪些指标可以用来衡量数据集对机器人学习的有效性？

原文内容

来源：专知

        本文约1000字，建议阅读5分钟

        本论文探讨了如何融合多种感知输入，以提升机器人在现实世界中操纵物体的能力。


人类在日常生活中通过多种感官与环境互动：视觉用于感知和理解环境，身体意识用于定位，语言用于交流和语义理解，触觉则用于接触反馈。同样地，机器人在面对非结构化的真实世界环境中的操作任务时，也需要具备类似的多感官整合能力。

本论文探讨了如何融合多种感知输入，以提升机器人在现实世界中操纵物体的能力。通过整合视觉（为机器人提供详细的空间信息）、本体感觉（提供身体位置反馈）、语言（理解并执行指令）以及触觉（提供精细接触信息），我开发了安全、高效且具有良好泛化能力的机器人系统。

论文中的研究贡献涵盖多个方向，包括：感知-运动控制、运动规划、模仿学习、机械搜索、富接触操作任务以及多模态对齐，整体目标是提升机器人在跨模态感知、推理与行动能力，突破单一感知模态的局限。

研究首先从视觉与本体感知的融合出发，以增强机器人在分布偏移条件下的控制鲁棒性，并通过基于扩散模型的轨迹生成方法提升规划效率。接着，提出了一种基于**“下一个 token 预测”机制的上下文模仿学习方法**，使机器人能通过 prompt（提示）快速适应新任务。

随后，论文将视觉与语言的融合引入到遮挡物体的机械搜索与通用操作任务中。借助大型视觉-语言模型（Vision-Language Models），实现了更强的语义推理能力，从而获得更有效的操作策略。

进一步地，我研究了触觉传感在高精度操作任务（如工业插接与布料处理）中的应用，提出了自监督策略学习与视觉-触觉预训练方法，显著提升了任务成功率。

最后，我构建了一个新的对齐视觉、触觉与语言的多模态数据集，以支持机器人领域的多模态学习研究。

通过理论分析、仿真实验与真实机器人实验，本论文全面展示了多模态感知如何增强机器人操作任务中的泛化能力、适应性与安全性。

https://www2.eecs.berkeley.edu/Pubs/TechRpts/2025/EECS-2025-68.html

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除了常规的模型压缩和加速，我觉得还可以考虑一些更tricky的方法。比如，把计算任务拆分到云端进行，机器人只负责感知和执行，这样可以减轻本地的计算压力。或者，利用一些迁移学习技术，把在大规模数据集上预训练的模型迁移到机器人平台上，只需要少量的数据进行fine-tuning，就可以达到不错的效果。

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下一个token预测，这不就是现在大语言模型的核心技术么？把它用在机器人上，感觉非常有前景！但挑战也显而易见，真实世界的噪音和不确定性远比文本数据要高，如何让模型在复杂的环境下保持稳定和准确，是一个很大的难题。我觉得可以从两个方面入手，一是加强模型的抗噪能力，比如用鲁棒的损失函数或者数据增强技术；二是引入一些先验知识，比如物理约束或者运动学模型，来指导模型的学习。

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评估多模态数据集，除了常规的数据量、标注质量，我更关注模态之间的对齐程度。比如，视觉信息和触觉信息是否对应，语言描述是否准确反映了当前状态。可以用一些cross-modal retrieval或者cross-modal generation的任务来评估对齐效果。另外，还可以设计一些transfer learning的任务，看看用这个数据集训练的模型能否迁移到其他机器人任务上。

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我觉得可以考虑使用模型蒸馏技术。用一个大的、复杂的模型（teacher model）来指导一个小的、简单的模型（student model）的学习。这样，student model就可以在保持较小体积的同时，继承teacher model的知识和能力。另外，还可以考虑使用一些模型量化技术，比如将模型的权重从32位浮点数转换为8位整数，这样可以在显著减小模型大小的同时，提高模型的推理速度。

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这个问题问得好！“下一个 token 预测”感觉很依赖prompt的质量和泛化能力，如果prompt设计得不好，或者遇到没见过的场景，可能就直接翻车了。我觉得可以尝试用更鲁棒的prompt设计方法，比如结合domain knowledge，或者用一些数据增强技术来提升模型的泛化性。另外，也可以考虑用active learning的方法，让机器人自己探索哪些prompt效果更好，这样就更智能了。

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同意楼上的观点，prompt设计至关重要。我觉得除了prompt本身，还应该关注模型对于prompt的利用 efficiency。如果prompt信息冗余或者与任务无关，反而会干扰模型的学习和预测。另一方面，这种方法对数据的依赖性也比较高，如果数据不够丰富或者存在bias，很容易出现过拟合的问题。可以考虑引入一些正则化方法或者使用更强大的数据预处理技术来缓解这个问题。

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数据集质量评估是个关键啊！我觉得至少得考虑这几个维度：一是数据集的多样性，场景、物体、动作都要尽可能覆盖；二是数据的准确性，标注要靠谱，别误导模型；三是数据的完整性，别缺胳膊少腿的，影响模型学习；四是数据集的平衡性，各类数据量要均衡，别让模型偏科。总之，平衡、准确、完整、多样，缺一不可！

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资源受限平台部署大模型确实是个大问题。我想到几个方向：一是模型压缩，比如剪枝、量化、知识蒸馏，把模型变小变快；二是模型加速，搞搞硬件加速，用GPU或者专门的AI芯片；三是模型优化，针对特定任务设计更轻量级的模型。 总之，开源节流，双管齐下！

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感觉除了数据本身，还要关注数据集和实际任务的匹配程度。如果数据集和实际任务的gap太大，即使数据集质量再高，也可能无法取得好的效果。所以，可以考虑一些task-specific的evaluation metrics，比如用机器人完成特定任务的成功率、效率等指标来评估数据集的有效性。