强化学习在具身智能中的应用：从DQN到PPO的机器人技能学习

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1 引言：具身智能与强化学习的交汇

具身智能（Embodied AI）是人工智能发展中的前沿方向，其核心理念在于：

智能体需通过自身“身体”与环境之间的持续交互来实现学习和演化。

这与传统依赖静态数据集的桌面AI截然不同。具身智能体更像初生的婴儿，在复杂、动态的物理环境中，依靠不断的试错过程逐步建立起对空间、物体和行为的理解，并掌握行走、抓取、操作等基础技能。这一学习范式恰好与强化学习的基本机制高度契合——即：

智能体根据与环境互动所获得的奖励反馈，不断调整自身的行为策略。

过去十年间，强化学习已从虚拟领域（如Atari游戏、围棋AI）逐步向真实世界的机器人控制任务迁移。尽管这一过程充满挑战，但进展显著。早期以DQN（Deep Q-Network）为代表的基于价值的方法在仿真环境中表现亮眼，然而在面对真实机器人任务时暴露出诸多问题，例如样本效率低、训练过程不稳定等。

相比之下，PPO（Proximal Policy Optimization）等策略梯度类算法因其更高的数据利用率和更强的训练稳定性，逐渐成为当前机器人技能习得的主流选择。据2023年机器人学习顶级会议CoRL发布的统计数据显示，在所有涉及具身智能的研究中，超过65%的工作采用了PPO或其衍生版本作为核心算法框架。同时，“仿真预训练 + 现实微调”的路径已被广泛接受为标准实践流程。

本文将系统解析强化学习如何驱动机器人掌握复杂动作能力，重点剖析从DQN到PPO的技术演进逻辑及其工程实现差异。

2 具身智能面临的挑战及强化学习的角色定位

2.1 物理世界中的“现实鸿沟”

要在非结构化的真实物理场景中让机器人稳定执行任务，必须跨越一系列根本性障碍，这些障碍共同构成了所谓的“现实鸿沟”，主要包括以下四个方面：

• 高维连续的状态与动作空间：机器人系统的状态通常由多个关节的位置、速度构成，而动作则体现为电机输出的扭矩指令，二者均为连续变量。随着自由度增加，状态与动作空间维度迅速膨胀。例如，一个七轴机械臂的状态空间可达14维（7个位置+7个速度），动作空间也为7维。这种高维连续特性远超Atari游戏中低维离散输入的复杂度。
• 稀疏且延迟的奖励信号：在诸如“开门”或“堆叠积木”这类任务中，只有最终成功时刻才会触发正向奖励，中间大量探索步骤无法获得有效反馈（奖励常为零或轻微负值）。此外，某些动作的影响可能需要数个时间步后才显现，导致信用分配困难。
• 样本采集成本高昂且存在安全风险：在真实机器人上进行试验不仅耗时耗力，还可能导致设备损坏。一次失控动作就可能引发碰撞、过热甚至永久故障。因此，算法必须具备极高的样本效率，即用最少的交互次数学会有效策略。
• 仿真到现实的迁移难题（Sim2Real）：由于现实世界的数据获取受限，绝大多数训练工作在仿真环境中完成。但任何模拟器都无法完全复现真实世界的物理细节（如摩擦系数变化、材料形变、传感器噪声等）。因此，训练出的策略必须对模型偏差具有鲁棒性，才能顺利迁移到实体平台。

2.2 强化学习：连接虚拟与现实的学习桥梁

强化学习为应对上述挑战提供了坚实的理论基础。其数学建模基于马尔可夫决策过程（MDP），由如下五元组构成：

<S, A, P, R, γ>

• S：状态空间（State Space），表示机器人感知到的环境信息；
• A：动作空间（Action Space），代表可执行的控制命令；
• P：状态转移概率，描述在给定状态下执行某动作后进入下一状态的概率分布；
• R：奖励函数，用于评估某一状态-动作对的价值；
• γ：折扣因子，调节当前收益与未来预期回报之间的权衡。

智能体的目标是学习一个最优策略 π(a|s)，使其能够最大化长期累积折扣奖励的期望值。

从DQN到PPO的发展历程，实质上反映了强化学习方法从基于价值向基于策略以及Actor-Critic架构的演进路径。这种转变并非偶然，而是算法为适应物理世界严苛约束所做出的必然进化。

3 DQN：深度强化学习的奠基者及其在仿真环境中的应用价值

3.1 DQN的核心机制

Deep Q-Network（DQN）的重大突破在于首次成功融合深度神经网络与Q-Learning算法，实现了从原始感知输入（如图像帧）直接端到端地生成控制策略。

该方法的核心是学习一个Q函数：

Q(s, a)

其中，该函数表示在状态

s

下采取动作

a

所能带来的期望累计回报。最优策略即为选择使Q值最大的动作：

π*(s) = argmax_a Q*(s, a)

DQN通过两项关键技术保障了训练的稳定性：

• 经验回放（Experience Replay）：将智能体与环境交互产生的转移样本

(s, a, r, s')

• 存储至循环缓冲区。训练阶段从中随机抽取小批量数据进行更新，打破序列相关性，提升数据利用效率。
• 目标网络（Target Network）：引入一个参数更新滞后的独立网络，用于计算

Q(s', a')

• 的目标值，降低目标波动，增强训练收敛性。

其优化目标采用均方误差损失函数：

L(θ) = E[(r + γ * max_a' Q_target(s', a'; θ-) - Q(s, a; θ))^2]

3.2 DQN在机器人仿真中的成就与局限性

DQN在许多高维感知任务中展现了强大的潜力，尤其在视觉输入驱动的仿真控制任务中取得了初步成功。它证明了深度网络可以从像素级输入中自动提取有用特征并指导决策，为后续研究开辟了道路。

然而，当应用于机器人控制时，DQN暴露出明显短板：

• 仅适用于离散动作空间，难以处理机器人所需的连续控制指令；
• Q值估计容易出现过估计现象，影响策略质量；
• 样本效率较低，难以满足现实世界中对快速学习的需求；
• 对超参数敏感，训练过程不稳定。

这些问题促使学界转向更适合连续控制场景的新型算法，从而推动了PPO等策略梯度方法的兴起。

在仿真环境中，DQN被广泛用于解决状态-动作空间较为简化的问题。例如，在MuJoCo平台中的“CartPole”（平衡车）或“Ant”（四足蚂蚁）任务中，系统可以将关节的连续角度与速度作为状态输入，并将经过离散化处理（如分箱法）后的扭矩指令作为动作输出。

以下是一个概念性代码示例，展示了如何在MuJoCo Ant环境中实现DQN的训练逻辑：

# 伪代码示例：展示状态到动作的映射机制
class DQNAgent:
    def __init__(self, state_dim, action_bins):
        self.q_network = QNetwork(state_dim, sum(action_bins))  # 输出所有离散动作对应的Q值
        self.memory = ReplayBuffer(capacity=100000)
        self.action_bins = action_bins  # 如每个关节的扭矩分为5个档位

    def discretize_action(self, continuous_action):
        # 将连续动作范围 [-1, 1] 映射至离散档位索引
        return [np.digitize(act, bins=np.linspace(-1, 1, n_bins)) for act, n_bins in zip(continuous_action, self.action_bins)]

    def act(self, state):
        q_values = self.q_network(state)
        start_idx = 0
        discrete_actions = []
        for n_bins in self.action_bins:
            joint_q = q_values[start_idx:start_idx + n_bins]
            discrete_actions.append(np.argmax(joint_q))
            start_idx += n_bins
        return self.continuous_from_discrete(discrete_actions)  # 转换回连续值以执行

argmax

DQN在具身智能应用中的主要局限性

• 维数灾难：对于具有多个自由度的机器人系统，若对每个连续关节进行离散化处理，会导致动作组合数量呈指数级增长。例如，一个7自由度的机械臂，若每个关节划分10个控制档位，则总动作空间将达到10种可能。这不仅使Q网络的输出层规模急剧膨胀，也导致训练和推理效率显著下降。
• 难以处理连续动作：尽管可以通过离散化手段近似连续控制，但这本质上是一种妥协，牺牲了控制精度，无法满足需要高精度连续调节的任务需求（如力控插孔等精细操作）。
• 策略缺乏随机性：DQN学习得到的是确定性策略，在面对环境不确定性或需要主动探索的场景时，其表现往往受限，难以有效适应动态变化。

因此，DQN被视为深度强化学习发展初期的“入门砖”。它验证了深度神经网络能够掌握复杂控制任务的可能性，但随后便将主导地位让位于更适用于高维连续控制问题的方法——尤其是基于策略梯度的算法。

4 PPO：专为机器人连续控制设计的高效稳定算法

4.1 PPO的设计理念与核心机制

PPO（Proximal Policy Optimization），由OpenAI于2017年提出，迅速成为深度强化学习领域的主流方法，尤其在机器人控制任务中表现出色。其设计初衷是解决实际工程中对算法简洁性、稳定性及样本利用率的综合要求。

PPO采用的是Actor-Critic架构：

• Actor（策略网络 π_θ(a|s)）：负责根据当前状态生成动作。其参数θ通过策略梯度更新，目标是最大化长期累积回报。
• Critic（价值网络 V_φ(s)）：用于评估状态的价值，即预测从该状态出发所能获得的期望回报。它为Actor提供基线信号，从而降低梯度估计的方差，提升训练稳定性。

PPO的核心创新在于其裁剪式目标函数（Clipped Surrogate Objective），通过限制策略更新的步长来防止训练过程中的剧烈波动。

其目标函数定义如下：

L^{CLIP}(θ) = E_t [ min( r_t(θ) * ?_t, clip(r_t(θ), 1-ε, 1+ε) * ?_t ) ]

其中：

• r_t(θ) = π_θ(a_t|s_t) / π_θ_old(a_t|s_t)

  表示新旧策略之间的概率比。

• ?_t

  是优势函数估计值，通常借助GAE（Generalized Advantage Estimation）方法计算，用以衡量在状态

  s_t

  下采取动作

  a_t

  相比平均水平的优劣程度。

• ε

  是一个小的超参数（例如0.2），用于设定概率比的变化边界。

该公式的直观含义是：

当优势值

?_t

为正时，说明当前动作优于平均表现，应提高其被选择的概率（即增大

r_t(θ)

）。然而，通过引入min操作中的

min

和

clip

项，算法限制了

r_t(θ)

的增长幅度不超过

1+ε

，避免单次更新过于激进；反之，当优势为负时，也会限制概率下降的幅度。这种机制有效防止了策略更新过程中出现崩溃或发散现象。

4.2 PPO在机器人技能学习中的突出优势

• 天然支持连续动作空间：策略网络

  π_θ(a|s)

  可直接输出连续动作分布（如高斯分布的均值与方差），无需离散化处理，保留了控制的精细度与灵活性。

在机器人控制任务中，智能体可以通过直接输出动作概率分布的参数（例如高斯分布的均值与方差）来生成行为。随后，系统从该分布中进行采样以获得具体执行的动作。这种方式天然适配于对连续控制精度要求较高的机器人扭矩控制场景。

稳定的策略更新机制
PPO引入的Clipping机制为训练过程提供了稳定性保障，类似于为学习过程系上“安全带”。即使在某些训练批次中数据质量较差或梯度估计偏差较大，策略也不会因此发生剧烈震荡或灾难性偏移，从而保证了整体训练流程的鲁棒性。

高效的样本利用率
相较于早期的策略梯度方法（如REINFORCE），PPO采用Actor-Critic架构并结合广义优势估计（GAE），显著降低了策略梯度的方差，提升了估计的准确性。这使得智能体能够利用更少的环境交互数据实现有效学习，大幅提高了样本效率。

良好的并行扩展能力
PPO通常采用“同步采集、异步更新”的训练范式：多个环境实例并行运行以快速收集经验数据，而策略网络则在累积一定量的数据后集中更新。这种设计能高效利用现代计算资源，尤其适合在高性能仿真平台（如Isaac Gym）上加速训练进程。

<S, A, P, R, γ>

4.3 机器人抓取任务中的PPO完整实现示例

以下是一个基于PyTorch和Isaac Gym（一个用于机器人仿真的高性能框架）的简化PPO实现，旨在训练一个七自由度机械臂完成桌面立方体的抓取任务。

第一步：环境与任务设定

import torch
import torch.nn as nn
from isaacgym import gymapi, gymtorch

class GraspEnv:
    def __init__(self, num_envs=4096):
        # 初始化仿真引擎，并创建大量并行环境实例
        self.gym = gymapi.acquire_gym()
        self.num_envs = num_envs
        self.create_sim()  # 配置物理世界：地面、机械臂、目标物体等

        # 定义状态空间（Observation Space）
        # 包含末端执行器位姿（6维）、关节状态（14维）、目标物体位姿（6维）、相对位置（3维）
        self.obs_dim = 6 + 14 + 6 + 3

        # 动作空间定义（Action Space）
        # 控制末端执行器的增量位置（3维）、增量旋转（3维，轴角表示）、夹爪开合（1维）
        self.action_dim = 7

    def compute_reward(self):
        reward = torch.zeros(self.num_envs)

        # 奖励项1：鼓励机械臂末端靠近目标物体
        dist_to_target = torch.norm(self.ee_pos - self.target_pos, dim=-1)
        reward += 0.1 * (1.0 / (dist_to_target + 0.01))

        # 奖励项2：成功抓取奖励（物体被夹起且夹爪闭合）
        cube_lifted = self.target_pos[:, 2] > 0.1
        gripper_closed = self.gripper_state > 0.9
        is_grasped = cube_lifted & gripper_closed
        reward += 10.0 * is_grasped.float()

        # 奖励项3：抑制过大动作幅度，增加平滑性
        action_penalty = torch.sum(self.actions**2, dim=-1) * -0.01
        reward += action_penalty

        # 奖励项4：任务完成时给予高额稀疏奖励
        target_zone_reached = torch.norm(self.target_pos - self.goal_zone, dim=-1) < 0.05
        episode_done = target_zone_reached & is_grasped
        reward += 100.0 * episode_done.float()

        self.dones = episode_done  # 标记已完成的任务实例
        return reward

第二步：构建Actor-Critic神经网络结构

为了实现策略与价值函数的联合学习，我们设计一个共享底层特征的Actor-Critic网络：

class ActorCritic(nn.Module):
    def __init__(self, obs_dim, action_dim):
        super().__init__()

        # 共享特征提取模块
        self.shared = nn.Sequential(
            nn.Linear(obs_dim, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 256),
            nn.ReLU(),
        )

        # Actor分支：输出动作分布的均值
        self.actor_mean = nn.Linear(256, action_dim)

该网络结构通过共享层提取观测信息的高阶特征，再分别由Actor头输出动作建议（均值），后续可结合方差参数化生成完整的高斯策略分布，实现连续动作空间下的稳定探索与学习。

class PolicyNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super(PolicyNetwork, self).__init__()
        # 共享特征提取层
        self.shared = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(256, 256),
            nn.ReLU()
        )
        # Actor 均值输出头
        self.actor_mean = nn.Linear(256, action_dim)
        # 可学习的对数标准差参数，用于控制动作探索程度
        self.actor_logstd = nn.Parameter(torch.zeros(1, action_dim))
        # Critic 头部，预测状态价值函数
        self.critic = nn.Linear(256, 1)

    def forward(self, obs, action=None):
        # 提取共享特征
        features = self.shared(obs)
        
        # Actor 分支：生成动作分布
        action_mean = torch.tanh(self.actor_mean(features))  # 将均值限制在[-1, 1]范围内
        action_std = torch.exp(self.actor_logstd).expand_as(action_mean)  # 标准差通过指数变换确保为正
        dist = torch.distributions.Normal(action_mean, action_std)
        
        # 若未提供动作，则从分布中采样，并计算对应对数概率
        if action is None:
            action = dist.sample()
        log_prob = dist.log_prob(action).sum(dim=-1)  # 求和所有动作维度的对数概率
        
        # Critic 分支：评估当前状态的价值
        value = self.critic(features).squeeze(-1)
        
        # 返回动作、对数概率、状态价值以及策略熵（用于正则化）
        return action, log_prob, value, dist.entropy()


class PPOTrainer:
    def __init__(self, env, policy, lr=3e-4, gamma=0.99, gae_lambda=0.95, clip_eps=0.2, ppo_epochs=10, batch_size=512):
        self.env = env
        self.policy = policy
        self.optimizer = torch.optim.Adam(policy.parameters(), lr=lr)
        self.gamma = gamma
        self.gae_lambda = gae_lambda
        self.clip_eps = clip_eps
        self.ppo_epochs = ppo_epochs
        self.batch_size = batch_size

    def collect_trajectory(self):
        """并行环境中采集轨迹数据"""
        obs = self.env.reset()
        obs_list, action_list, reward_list, done_list, logprob_list, value_list = [], [], [], [], [], []
        
        for _ in range(TIMESTEPS_PER_BATCH):  # 如每批次收集2048步数据
            with torch.no_grad():
                action, log_prob, value, _ = self.policy(obs)
                next_obs, reward, done = self.env.step(action)
            
            # 缓存各步信息
            obs_list.append(obs)
            action_list.append(action)
            reward_list.append(reward)
            done_list.append(done)
            logprob_list.append(log_prob)
            value_list.append(value)
            obs = next_obs

        # 转换为张量格式
        obs_tensor = torch.stack(obs_list)
        old_log_probs = torch.stack(logprob_list).detach()

        # 计算GAE优势和目标回报
        returns, advantages = self.compute_gae(reward_list, value_list, done_list)
        
        return obs_tensor, action_list, returns, advantages, old_log_probs

    def compute_gae(self, rewards, values, dones):
        """基于TD误差序列计算广义优势估计（GAE）"""
        advantages = torch.zeros_like(rewards)
        gae = 0
        
        # 逆序遍历时间步，进行GAE累加计算
        for t in reversed(range(len(rewards) - 1)):
            # TD残差：r + γV(s') - V(s)
            delta = rewards[t] + self.gamma * values[t+1] * (1 - dones[t]) - values[t]
            # GAE指数平滑组合多步TD误差
            gae = delta + self.gamma * self.gae_lambda * (1 - dones[t]) * gae
            advantages[t] = gae
            
        # 回报通过优势加上基线值得到
        returns = advantages + torch.stack(values[:-1]).squeeze(-1)
        return returns, advantages

def train(self, total_timesteps):
    """主训练循环"""
    for update in range(total_timesteps // (self.env.num_envs * TIMESTEPS_PER_BATCH)):
        # 1. 收集轨迹数据
        obs, actions, returns, advantages, old_log_probs = self.collect_trajectory()

        # 2. 执行策略更新
        policy_loss, value_loss = self.update_policy(obs, actions, returns, advantages, old_log_probs)

        # 3. 记录训练日志信息
        if update % 10 == 0:
            avg_reward = self.env.get_average_reward()  # 获取环境中的近期平均奖励表现

def update_policy(self, obs, actions, returns, advantages, old_log_probs):
    """执行多轮PPO算法的策略更新过程"""
    total_policy_loss, total_value_loss = 0, 0
    # 对样本索引进行随机打乱，用于小批量训练
    indices = torch.randperm(obs.size(0))

    for _ in range(self.ppo_epochs):
        for start in range(0, obs.size(0), self.batch_size):
            end = start + self.batch_size
            idx = indices[start:end]

            batch_obs = obs[idx]
            batch_actions = actions[idx]
            batch_returns = returns[idx]
            batch_advantages = advantages[idx]
            batch_old_log_probs = old_log_probs[idx]

            # 前向传播获取当前策略下的对数概率、状态价值和熵值
            _, new_log_probs, values, entropy = self.policy(batch_obs, batch_actions)

            # 对优势函数进行标准化处理，提升训练稳定性
            batch_advantages = (batch_advantages - batch_advantages.mean()) / (batch_advantages.std() + 1e-8)

            # 计算新旧策略之间的概率比
            ratio = torch.exp(new_log_probs - batch_old_log_probs)

            # 构建PPO裁剪目标函数的两个分支
            surr1 = ratio * batch_advantages
            surr2 = torch.clamp(ratio, 1.0 - self.clip_eps, 1.0 + self.clip_eps) * batch_advantages
            policy_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()

            # 计算Critic网络的价值损失（使用均方误差）
            value_loss = 0.5 * (values - batch_returns).pow(2).mean()

            # 综合总损失：包含策略损失、价值损失以及熵正则项
            loss = policy_loss + value_loss - 0.01 * entropy.mean()

            # 反向传播与参数更新
            self.optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.policy.parameters(), 0.5)  # 梯度裁剪防止爆炸
            self.optimizer.step()

            total_policy_loss += policy_loss.item()
            total_value_loss += value_loss.item()

    return total_policy_loss / self.ppo_epochs, total_value_loss / self.ppo_epochs

# 计算广义优势估计GAE和回报值
gae = delta + self.gamma * self.gae_lambda * (1 - dones[t]) * gae
advantages[t] = gae
returns = advantages + values[:-1]  # 回报等于优势加状态价值：R_t = A_t + V(s_t)
return returns, advantages

print(f"Update {update}, Avg Reward: {avg_reward:.2f}, Policy Loss: {policy_loss:.4f}, Value Loss: {value_loss:.4f}")

5 超越PPO：前沿算法与未来趋势

尽管PPO在当前机器人技能学习中表现稳健且实用，但它并非强化学习进化的终点。该领域正持续演进，新型算法不断被提出以应对更具挑战性的核心问题。

5.1 样本效率的终极追求：离线强化学习与模仿学习

在真实机器人系统上进行大量交互成本高昂，因此提升样本利用效率成为关键目标。为减少对在线数据的依赖，研究者聚焦于两类技术路径：

离线强化学习（Offline RL）  
该方法完全依赖预先收集的静态数据集进行策略训练，无需再与环境产生新的交互。典型代表如CQL（Conservative Q-Learning），其通过引入保守性约束，避免对未见动作的Q值进行过高估计，从而提升在分布外状态下的稳定性。

模仿学习（Imitation Learning）  
该范式从专家示范中直接学习行为模式，常见形式包括：


  
行为克隆（BC）：采用监督学习方式，将观测状态映射到专家动作。实现简单，但缺乏长期反馈机制，容易因误差累积导致策略崩溃。
  
逆强化学习（IRL）/对抗式模仿学习（GAIL）：不仅学习“做什么”，更试图还原专家行为背后的隐含奖励函数，并基于此奖励函数使用强化学习训练策略。相比BC，具备更强的泛化能力。


<S, A, P, R, γ>

未来的主流方向是融合上述两种范式：利用大规模离线数据或专家演示进行预训练，获得一个良好的初始策略（Warm-Start），随后仅需少量真实环境交互，即可通过PPO等在线算法完成微调，显著降低部署成本。

5.2 从技能到知识：分层强化学习与基础模型

让机器人掌握单一动作技能只是起点，真正智能体现在任务理解、规划与组合执行的能力。

分层强化学习（HRL）  
将复杂任务分解为多个可复用的子技能。高层控制器（Manager）负责决策何时激活哪个底层技能（Worker），而各底层技能可独立训练（例如使用PPO）。这种结构有效提升了长周期任务的学习效率和策略可解释性。

具身基础模型（Embodied Foundation Models）  
这是目前最具潜力的研究方向之一。借助大型语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）所蕴含的丰富世界知识，研究者正在探索如何将其融入机器人闭环系统。例如，当接收到“把桌子上的红色杯子拿给我”这一指令时，机器人能够：


  
理解自然语言语义
  
识别场景中的物体与空间关系
  
自主分解任务步骤
  
生成并执行相应动作序列


这标志着从纯粹的强化学习向混合架构的转变——即：

VLM/LLM (负责规划) + RL/Control (负责执行)

Q(s, a)

6 结论

从DQN到PPO的发展历程，反映了深度强化学习为适应具身智能核心挑战所经历的深刻变革。这些挑战包括：高维连续状态-动作空间、稀疏奖励信号以及高昂的样本获取成本。PPO凭借其训练稳定性和工程友好性，已成为当前机器人技能学习的主流基石。

然而，通往真正“具身智能”的道路依然漫长。未来的机器人学习系统预计将演化为一个分层、混合且高效的综合架构：


  
底层：由类似PPO的鲁棒强化学习算法驱动，专注于习得精细、可靠的基础动作技能，如力控抓握、动态平衡行走等。
  
中层：依托分层强化学习或基于模型的方法，实现技能组合与任务序列的自主规划。
  
高层：集成多模态基础模型（如VLM/LLM），赋予机器人常识推理、高级指令理解及自然人机交互能力。


实现这一愿景需要跨学科协作——算法研究人员、机器人工程师、仿真平台开发者与硬件设计者必须紧密配合。通过持续改进仿真环境以缩小Sim2Real差距、研发更高效率的学习算法、构建更大规模的真实机器人交互数据集，我们正逐步弥合虚拟智能与物理实体之间的鸿沟，推动机器人向着能理解、适应并主动改变物理世界的智能体迈进。

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关键词：机器人 Optimization Conservative distribution Generalized

相关内容：强化学习机器人应用