在机器人技术领域，一个激动人心的突破正在悄然发生。智元机器人团队推出了他们的首个机器人4D世界模型——EnerVerse，它不仅仅是一个模型，更是机器人理解和互动世界的全新方式。EnerVerse通过生成未来具身空间，赋予机器人前所未有的能力，使其能够自主规划并完成复杂的任务。
想象一下，你家的服务机器人不再只是简单地执行指令，而是能够预见你的需求，提前规划行动路线，避开障碍物，最终将一杯热咖啡送到你手中。这不再是科幻电影中的场景，而是EnerVerse正在努力实现的目标。
EnerVerse：机器人感知的未来
EnerVerse的核心在于其强大的4D生成能力和动作规划性能。它采用自回归扩散模型，结合稀疏记忆机制（Sparse Memory）和自由锚定视角（Free Anchor View, FAV），在机器人动作规划任务中达到了目前的最优水平。这意味着什么呢？简单来说，EnerVerse让机器人不仅能“看到”当下，还能“预测”未来，从而做出更智能、更合理的决策。
EnerVerse的主要功能
EnerVerse的核心功能可以归结为以下两点：
- 未来空间生成：EnerVerse能够生成未来的具身空间，这就像给机器人配备了一个“预测引擎”，让它们在任务指引和实时观测的基础上，规划未来的动作。例如，在自动驾驶中，EnerVerse可以预测车辆周围的交通状况，规划最佳行驶路线，避免交通事故的发生。
- 高效动作规划：EnerVerse在生成网络下游加入了由多层Transformer组成的Diffusion策略头，能够在逆扩散的第一步就输出未来动作序列，确保动作预测的实时性。这意味着机器人可以快速响应环境变化，做出及时的调整，避免出现“反应迟钝”的情况。
EnerVerse的技术原理
EnerVerse的技术原理是其强大功能的基石。它融合了多种先进的AI技术，包括自回归扩散模型、稀疏记忆机制和自由锚定视角。
- 自回归扩散模型
- 逐块生成：EnerVerse采用逐块生成的自回归扩散模型，通过扩散模型为未来具身空间建模。这种模型就像一个精密的拼图，逐步生成每个时刻的空间信息，使得机器人不仅依赖局部信息，还能整合来自多个时刻的环境数据。这使得机器人能够更好地理解环境，做出更明智的决策。
- 扩散模型架构：EnerVerse基于结合时空注意力的UNet结构，每个空间块内部通过卷积与双向注意力建模；块与块之间通过单向因果逻辑保持时间一致性。这种架构保证了生成的未来空间在时间和空间上的一致性，避免出现“时空错乱”的情况。
- 稀疏记忆机制（Sparse Memory）
记忆管理：EnerVerse借鉴大语言模型的上下文记忆，在训练阶段对历史帧进行高比例随机掩码处理，在推理阶段以较大时间间隔更新记忆队列。这种机制就像一个高效的“记忆银行”，可以存储和检索关键的历史信息，帮助机器人更好地理解当前环境。
降低计算开销：通过有选择地记住重要信息，稀疏记忆机制显著降低了计算开销，使得EnerVerse能够在资源有限的机器人平台上运行。
提升长程任务生成能力：稀疏记忆机制显著提升了长程任务的生成能力，让机器人能够更好地完成需要长时间规划的任务，例如家庭清洁、物品整理等。
- 自由锚定视角（Free Anchor View, FAV）
视角灵活性：FAV允许机器人根据场景灵活调整视角，克服了固定多视角在狭窄或遮挡环境中的局限性。例如，在厨房等场景中，FAV可以轻松适应动态的遮挡环境。
克服环境局限：传统的机器人视觉系统往往依赖于固定的视角，这在狭窄或遮挡的环境中会遇到很大的挑战。FAV的出现打破了这种限制，让机器人可以像人类一样，自由地调整视角，观察周围的环境。
适应动态遮挡：在厨房等动态环境中，物体经常会发生遮挡。FAV可以帮助机器人轻松适应这种变化，找到最佳的观察角度，确保任务的顺利完成。
空间一致性：基于光线投射原理，EnerVerse使用视线方向图作为视角控制条件，并将2D空间注意力扩展为跨视角的3D空间注意力，确保生成视频的几何一致性。这就像给机器人配备了一个“空间感知器”，让它们能够准确地理解物体之间的空间关系。
- Diffusion策略头
- 高效动作预测：在生成网络下游加入了由多层Transformer组成的Diffusion策略头，能够在逆扩散的第一步即输出未来动作序列，确保动作预测的实时性。这就像给机器人配备了一个“动作预判器”，让它们能够快速预测未来的动作序列，从而做出及时的反应。
- 动作预测：传统的机器人动作规划方法往往需要大量的计算，才能找到最佳的动作序列。Diffusion策略头通过高效的预测机制，大大缩短了计算时间，让机器人能够更快地做出反应。
- 稀疏记忆支持：在动作预测推理中，稀疏记忆队列存储真实或重建的FAV观测结果，用于提升模型对于长程任务的规划能力。这就像给机器人配备了一个“长期规划器”，让它们能够更好地完成需要长时间规划的任务。
EnerVerse的应用场景
EnerVerse的应用前景非常广阔，几乎可以应用于所有需要机器人进行环境感知和决策的场景。
自动驾驶：在自动驾驶领域，EnerVerse可以通过生成未来空间来辅助车辆进行环境感知和决策。例如，EnerVerse可以预测车辆周围的交通状况，规划最佳行驶路线，避免交通事故的发生。
机器人操作与装配：在工业生产线上，EnerVerse可以指导机器人完成复杂的装配任务。通过生成未来空间，机器人能够更好地理解零件之间的空间关系和装配顺序，从而提高装配效率和精度。
- 提升装配效率：传统的工业机器人往往需要人工示教才能完成装配任务。EnerVerse可以通过生成未来空间，让机器人自主学习装配流程，从而大大提高装配效率。
- 提高装配精度：EnerVerse可以帮助机器人更准确地理解零件之间的空间关系，从而提高装配精度，减少废品率。
质量检测与维护：EnerVerse还可以应用于工业设备的质量检测和维护。机器人可以利用生成的未来空间对设备进行更全面的检查，及时发现潜在的故障和问题。
- 全面检查：传统的质量检测方法往往只能检测设备的表面缺陷。EnerVerse可以通过生成未来空间，让机器人对设备进行更全面的检查，包括内部结构和运行状态。
- 及时发现故障：EnerVerse可以帮助机器人及时发现设备的潜在故障，避免设备损坏和生产中断。
家庭服务：在家庭环境中，EnerVerse可以帮助服务机器人更好地理解和规划任务。例如，在整理房间、搬运物品等任务中，机器人能通过生成未来空间来预测物品的摆放位置和移动路径。
- 智能整理：传统的家庭服务机器人往往只能按照预先设定的程序进行整理。EnerVerse可以通过生成未来空间，让机器人自主学习整理规则，从而更好地完成整理任务。
- 安全搬运：EnerVerse可以帮助机器人在搬运物品时预测物品的重量和重心，从而避免物品掉落和损坏。
医疗辅助：在医疗领域，EnerVerse可以辅助医疗机器人进行手术操作或康复训练。通过生成未来空间，机器人能够更准确地规划手术步骤或康复动作。
- 精准手术：EnerVerse可以帮助医疗机器人更准确地规划手术步骤，减少手术误差，提高手术成功率。
- 个性化康复：EnerVerse可以帮助康复机器人根据患者的身体状况，制定个性化的康复计划，提高康复效果。
EnerVerse的出现，标志着机器人技术正在进入一个全新的时代。它不仅能够提高机器人的智能化水平，还能够拓展机器人的应用领域，让机器人更好地服务于人类。我们期待EnerVerse在未来能够取得更大的突破，为我们的生活带来更多的便利和惊喜。
