【AI论文】Robix：一种面向机器人交互、推理与规划的统一模型
摘要：我们推出Robix这一统一模型，它将机器人推理、任务规划以及自然语言交互功能整合于单一的视觉语言架构之中。作为分层机器人系统中的高层认知层，Robix能够动态地为低层控制器生成原子指令，并为人机交互生成语言回复，使机器人能够在端到端框架内遵循复杂指令、规划长期任务，并与人类自然交互。此外，Robix还引入了主动对话、实时中断处理以及任务执行过程中的情境感知常识推理等新功能。Robix的核心在于利用思维链推理，并采用三阶段训练策略：（1）持续预训练，以增强基础具身推理能力，包括三维空间理解、视觉定位和以任务为中心的推理；（2）有监督微调，将人机交互和任务规划建模为统一的推理-动作序列；（3）强化学习，以提高推理-动作的一致性和长期任务的连贯性。大量实验表明，在交互式任务执行方面，Robix的表现优于开源和商业基线模型（如GPT-4o和Gemini 2.5 Pro），在多种指令类型（如开放式、多阶段、受限、无效和中断指令）以及各类涉及用户的任务（如收拾餐桌、杂货购物和饮食筛选）中均展现出强大的泛化能力。Huggingface链接：Paper page，论文链接：2509.01106
研究背景和目的
研究背景：
随着人工智能技术的快速发展，通用型机器人系统在日常生活和复杂环境中的应用前景日益广阔。然而，要实现这一愿景，机器人不仅需要能够执行简单的命令，还必须具备与人类进行自然交互、理解复杂指令并进行长程任务规划的能力。例如，在清理餐桌时，机器人不仅需要识别餐具和餐具的摆放，还需要理解诸如“如果人们吃完了，才清理盘子”这样的微妙指令，并能适应如“留下那个玻璃杯”这样的实时纠正。现有的机器人系统往往缺乏这种多模态交互和复杂任务规划的能力，限制了它们在动态环境中的应用。
研究目的：
本研究旨在开发一个名为Robix的统一模型，该模型能够集成机器人推理、任务规划和自然语言交互能力，使机器人能够在端到端的框架内遵循复杂指令、规划长程任务，并与人类进行自然交互。具体而言，研究目标包括：
- 实现复杂指令的理解与执行：使机器人能够理解并执行包含多层次条件和实时反馈的复杂指令。
- 支持长程任务规划：使机器人能够规划并执行需要多个步骤才能完成的长程任务。
- 增强自然交互能力：使机器人能够与人类进行自然对话，澄清模糊指令，推断用户意图，并在任务执行过程中进行动态重新规划。
- 提升模型在实际应用中的鲁棒性：通过广泛的实验验证，确保模型在多种实际场景中的有效性和鲁棒性。
研究方法
1. 模型架构设计：
Robix采用统一的视觉-语言架构，作为分层机器人系统中的高级认知层。该模型动态生成低层控制器的原子命令和与人类交互的口头响应，实现复杂指令的遵循、长程任务的规划和与人类的自然交互。具体而言，Robix通过链式思考（Chain-of-Thought）推理，将交互式任务执行视为统一的推理-行动序列。
2. 数据合成与训练策略：
- 数据合成：为了克服真实世界交互数据的稀缺性，研究设计了一个数据合成流程，将现有的任务规划数据集转化为人类-机器人交互轨迹。该流程包括七种类型的交互指令合成，涵盖多阶段指令、约束指令、开放指令、无效指令、模糊指令和聊天指令等。
- 三阶段训练策略：
- 持续预训练：在通用视觉-语言模型的基础上，通过大规模预训练增强基础具身推理能力，包括3D空间理解、视觉定位和任务中心推理。
- 监督微调：利用合成数据集进行监督微调，将人类-机器人交互和任务规划建模为统一的推理-行动序列。
- 强化学习：通过强化学习进一步提高推理-行动一致性，特别是在长程任务中的表现。
3. 实验设计：
- 基准测试：在多个基准测试上评估Robix的性能，包括公开的视觉-语言基准测试（如3D空间理解、视觉定位、任务中心推理）和专门设计的交互式任务基准测试。
- 实际场景测试：在实际机器人系统上部署Robix，评估其在真实世界任务中的表现，包括桌面清理、饮食过滤、杂货购物等任务。
研究结果
1. 基准测试性能：
- 在公开的视觉-语言基准测试上，Robix在多个任务上表现出色，特别是在3D空间理解、视觉定位和任务中心推理方面，超越了多个先进的商业和开源模型。
- 在交互式任务基准测试上，Robix在分布内（ID）和分布外（OOD）场景中均表现出色，显著优于所有基线方法，包括GPT-4o和Gemini-2.5-Pro等领先的商业模型。
2. 实际场景性能：
- 在实际机器人系统上，Robix在多个真实世界任务中表现出色，任务完成率显著高于基线方法。特别是在动态环境中，Robix能够实时处理用户反馈，动态重新规划任务，展现出强大的适应性和鲁棒性。
3. 模型能力验证：
- Robix展示了多种先进能力，包括主动对话、实时中断处理、上下文感知常识推理等。例如，在桌面清理任务中，Robix能够主动询问用户关于模糊指令的澄清，根据用户反馈动态调整任务计划，并成功完成任务。
研究局限
1. 数据集的局限性：
尽管研究通过数据合成方法生成了大规模的训练数据，但这些数据仍然无法完全模拟真实世界的复杂性和多样性。未来需要进一步收集和标注真实世界的人类-机器人交互数据，以提高模型的泛化能力。
2. 模型复杂度的权衡：
Robix模型在保持高效推理的同时，通过统一架构实现了多种复杂功能。然而，随着模型复杂度的增加，训练和推理成本也相应上升。未来需要探索更高效的模型压缩和加速技术，以降低模型部署的门槛。
3. 实时性能的优化：
在实际应用中，Robix需要实时处理视觉输入和用户反馈，并生成相应的动作和响应。尽管研究通过优化推理过程和并行处理技术提高了实时性能，但在某些复杂场景下，模型的响应时间仍然较长。未来需要进一步优化模型的推理速度和资源利用率。
未来研究方向
1. 扩展模型能力：
- 更复杂的交互能力：探索更丰富的交互方式，如手势识别、语音情感分析等，以提高机器人与人类的交互自然度。
- 多模态感知与融合：结合视觉、听觉、触觉等多种传感器数据，提高机器人对环境的感知和理解能力。
2. 提升模型泛化能力：
- 真实世界数据收集：收集更多真实世界的人类-机器人交互数据，以提高模型在真实场景中的泛化能力。
- 跨领域迁移学习：探索将模型在其他领域（如自动驾驶、智能家居等）学到的知识迁移到机器人领域，以加速模型训练和提高性能。
3. 优化实时性能：
- 模型压缩与加速：研究更高效的模型压缩和加速技术，如量化、剪枝、知识蒸馏等，以降低模型推理的延迟和资源消耗。
- 并行处理与分布式计算：利用并行处理和分布式计算技术，提高模型在处理多模态数据和复杂任务时的实时性能。
4. 探索新的应用场景：
- 医疗辅助机器人：将Robix模型应用于医疗领域，开发能够协助医生进行手术、康复训练等任务的辅助机器人。
- 教育机器人：开发能够与学生进行自然交互、提供个性化学习体验的教育机器人。
- 服务机器人：在酒店、餐厅等场景中部署服务机器人，提供迎宾、导览、送餐等服务。
5. 加强伦理与安全性研究：
- 隐私保护：研究如何在收集和处理用户数据时保护用户隐私，避免数据泄露和滥用。
- 安全性验证：对机器人系统的安全性进行全面验证，确保其在执行任务时不会对人类和环境造成危害。
- 人机协作伦理：探讨人机协作过程中的伦理问题，如责任归属、决策透明度等，为机器人技术的可持续发展提供伦理指导。