在人工智能领域，让机器人具备自主操作能力一直是研究人员孜孜不倦追求的目标。近日，上海AI实验室联合北京大学等机构，推出了名为Seer的端到端操作模型，为实现这一目标迈出了重要一步。Seer的出现，标志着机器人不再仅仅是执行预设程序的机器，而是能够像人类一样，通过视觉感知、理解指令，并自主规划和执行复杂任务的智能助手。
Seer的核心在于其端到端的设计理念。传统的机器人控制系统通常由多个独立的模块组成，例如视觉感知、路径规划、动作控制等。这些模块之间需要人工设计接口进行连接和协调，不仅开发过程繁琐，而且容易出现误差传递，影响整体性能。而Seer则将这些模块整合到一个统一的神经网络中，直接从视觉输入到动作输出，无需人工干预，从而大大简化了开发流程，提高了系统的鲁棒性和泛化能力。
Seer模型的核心功能可以概括为以下几个方面：
1. 动作预测：赋予机器人“预见”能力
Seer能够根据当前的视觉状态和目标指令，预测出合理的机器人动作。这得益于其强大的逆动力学模型，该模型能够根据目标状态，反推出实现目标所需的中间动作序列。例如，当机器人接收到“把苹果放到盘子里”的指令时，Seer会首先分析当前的视觉场景，识别出苹果、盘子以及机器人自身的位置和姿态。然后，逆动力学模型会根据这些信息，预测出机器人需要执行的动作序列，例如伸出手臂、抓取苹果、移动到盘子上方、松开手指等。通过这种方式，Seer能够让机器人像人类一样，对未来的动作进行规划和预判，从而更加高效地完成任务。
2. 视觉预测：让机器人“眼观六路”
除了动作预测，Seer还具备条件视觉预测功能，能够预测未来一定时间步内的RGB图像。这意味着，机器人不仅能够看到当前的世界，还能够“预见”未来的视觉状态。这种能力对于机器人进行复杂任务规划至关重要。例如，在狭窄的空间内进行移动时，机器人需要提前预判自身的运动轨迹，避免与障碍物发生碰撞。通过视觉预测，Seer能够让机器人提前“看到”潜在的风险，并及时调整动作，从而保证安全性和效率。
3. 多模态融合：打造机器人的“最强大脑”
Seer能够融合视觉、语言和机器人状态等多种模态的信息，从而实现对复杂任务的理解和执行。这种多模态融合能力是Seer能够胜任各种复杂场景的关键。例如，当机器人接收到“把红色的杯子放到桌子上，然后把蓝色的球放到盒子里”的指令时，它需要同时理解语言指令、识别物体颜色和形状、感知自身的状态等多种信息。Seer通过多模态编码器将不同模态的特征进行整合，为动作预测和视觉预测提供全面的上下文信息，从而保证任务的准确完成。
4. 泛化能力：让机器人“举一反三”
Seer经过在大规模机器人数据集上的预训练，展现出强大的泛化能力。这意味着，即使在未见过的场景、面对新的物体、或者在不同的光照条件下，Seer依然能够保持稳定的性能。这种泛化能力对于机器人在实际应用中至关重要。因为现实世界充满了不确定性，机器人需要能够适应各种各样的环境和任务。Seer通过大规模预训练，学习到丰富的先验知识，从而能够更好地应对各种挑战。
5. 数据效率：降低机器人学习成本
Seer在预训练阶段用大量数据学习到丰富的先验知识，因此在下游任务中仅需要少量的微调数据即可达到较好的性能，降低数据采集和标注的成本。这对于机器人的实际应用具有重要意义。因为数据采集和标注通常需要耗费大量的人力和物力。Seer通过提高数据效率，降低了机器人的学习成本，从而加速了机器人的普及。
Seer的技术原理主要体现在以下几个方面：
1. 端到端架构：化繁为简的设计哲学
Seer基于端到端的架构设计，将视觉预测和逆动力学预测紧密结合在一起。在训练过程中，视觉预测模块和逆动力学模块协同优化，让模型能充分利用视觉和动作信息，实现更准确的动作预测。这种端到端的设计理念简化了开发流程，提高了系统的鲁棒性和泛化能力。
2. Transformer架构：强大的特征提取器
Seer基于Transformer架构处理视觉状态和动作信息。Transformer是一种强大的神经网络结构，最初应用于自然语言处理领域，后来被广泛应用于图像识别、语音识别等领域。Transformer能够捕捉到视觉和动作序列中的复杂依赖关系，为模型提供强大的特征提取和表示能力。这使得Seer能够更好地理解和处理复杂的机器人操作任务。
3. 先见令牌和动作令牌：赋予模型“思考”能力
Seer引入先见令牌（foresight token）和动作令牌（action token）。先见令牌预测未来的RGB图像，动作令牌估计当前和预测未来观察之间的中间动作。两个令牌基于多模态编码器与输入的RGB图像、机器人状态和语言令牌进行融合，用单向注意力掩码实现深度的信息整合。这种设计使得Seer能够更好地理解任务目标，并规划出合理的动作序列。
4. 单向注意力掩码：让模型“专注”于重要信息
Seer设计特殊的单向注意力掩码，让动作令牌充分整合过去和未来的预测信息，有助于模型在多层网络中实现更深层次的信息融合，提高动作预测的准确性和鲁棒性。单向注意力掩码是一种特殊的注意力机制，它只允许模型关注过去的信息，而忽略未来的信息。这种设计可以防止模型“作弊”，即利用未来的信息来预测当前的动作。从而提高模型的泛化能力。
5. 大规模预训练与微调：从“通用”到“专用”
Seer首先在大规模机器人数据集（如DROID）上进行预训练，学习到丰富的视觉和动作先验知识。在下游任务中，基于少量的微调数据对模型进行调整，适应具体的任务场景和目标。这种预训练与微调相结合的策略，可以大大提高模型的性能和效率。预训练可以使模型学习到通用的知识，而微调可以使模型适应特定的任务。
Seer的应用场景非常广泛，几乎涵盖了所有需要机器人自主操作的领域：
- 工业自动化： 在汽车制造、电子组装等领域，Seer可以指导机器人精准安装汽车部件、组装电子元件，提高装配效率和质量。
- 服务机器人： 在酒店、餐厅等场所，Seer可以帮助服务机器人按需将物品准确送达客房、餐桌，提升客户体验。
- 医疗健康： 在医疗领域，Seer可以作为虚拟手术机器人的核心，辅助医学生学习和练习手术技能。还可以应用于远程手术，让专家医生能够远程操控机器人进行手术。
- 物流与仓储： 在物流仓库中，Seer可以帮助自动化分拣系统快速准确地将包裹分拣到指定通道，提高分拣效率。
- 教育行业： 在教育领域，Seer可以作为教学案例，帮助学生深入理解机器人编程的高级技术和算法。还可以应用于机器人竞赛，让学生通过实践来提高自己的技能。
总而言之，Seer的出现，为机器人自主操作领域带来了新的突破。它不仅在技术上具有创新性，而且在应用方面也具有广阔的前景。相信在不久的将来，Seer将会被广泛应用于各个领域，为人们的生活带来更多的便利和惊喜。
