下注端到端：一场具身智能的谨慎豪赌
文章摘要
【关 键 词】 人形机器人、具身智能、端到端、分层决策、技术路径
在2024年世界机器人大会（WRC）上，人形机器人以其操作能力的提升成为焦点，体现了人类对通用机器人终极形态的向往。在具身智能时代，除了机器人的外形，更重要的是实现智能，这涉及到软件与硬件的耦合。具身智能领域的团队在技术路径上有不同的选择，主要分为端到端的暴力美学和分层决策两种方法。
端到端架构通过单一神经网络将任务目标直接转化为控制信号，如特斯拉的Optimus机器人和谷歌的RT-2项目。这种模型虽然强大，但需要大量数据和算力，对小规模团队来说成本过高。此外，端到端模型的决策速度可能较慢，限制了其在实际场景中的应用。
分层决策模型则将任务分解为多个层级，分别训练不同的神经网络，最终整合。这种方法的优点是即时性高、可解释性和可控性强，且训练单个模型所需的数据量相对较少。Figure AI的Figure 02就是分层决策模型的代表，其输出频率高达200Hz，执行动作的延时只有5ms。
在具身智能的发展中，「大脑」和「小脑」的概念被引入，分别负责高层次的认知或决策问题和基础层面的功能性问题。具身智能的「大脑」涉及感知和规划决策系统，而「小脑」则负责将决策转换为动作指令并执行。
具身智能的实现不仅依赖于技术路径的选择，还面临数据质量和数量的挑战。不同的团队在解决这一问题上采取了不同的策略，如通过仿真数据、模拟器、Sim2Real等方法来提高数据的质量和数量。
总的来说，具身智能的发展正处于一个快速变化的阶段，无论是端到端的暴力美学还是分层决策架构，都需要不断地探索和优化。随着技术的进步，未来可能会有更多的创新和突破。
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【原文作者】 AI科技评论
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