新智元报道
编辑：alan
由业内大佬 Amnon Shashua 创立的 Mentee Robotics，突然放出大招，将 AI 的能力嵌入到机器人的各个层面，实现了与世界的动态交互。
前段时间，由业内大佬 Amnon Shashua 创立的 Mentee Robotics，在憋了两年之后，突然放出大招！
这是一款名为 Menteebot 的人形机器人，将 AI 的能力嵌入到机器人的各个层面，实现了与世界的动态交互。
Menteebot 集成了尖端的 Sim2Real 学习（以获得逼真的步态和手部运动）、基于 NeRF 的实时 3D 映射和定位（用于复杂环境中的动态导航），以及大型语言模型（帮助认知世界和执行高级任务）。
Menteebot 实现了从口头命令，到复杂任务完成的完整端到端循环，包括导航、运动、场景理解、对象检测和定位、抓取以及自然语言理解。
比如在下面的例子中，Menteebot 的手臂和手呈现出全方位的运动和足够的准确性，可以执行递盘子这种精细的任务。
完美复刻人类的「灵巧手」：
先进的 Sim2Real 学习技术让 Menteebot 的动作非常敏捷，可以像人类一样朝任何方向行走、奔跑、原地转弯等。
来几个并步，扎个马步，都不在话下：
Menteebot 在搬运重物时会自动调整步态，如同人类一般。
——辛苦了小老弟，交给我吧：
此外，Menteebot 的名字还有另一个含义：
you can mentor（通过口头指示和视觉模仿即时学习新任务）。
它可以直接接受用户的语音指令，使用 LLM 来解释命令并「思考」完成任务所需的步骤。
然后，使用基于 NeRF 的算法，实时构建环境的认知 3D 地图，完成有关对象和项目的语义信息，并在地图中定位自身，同时规划动态路径以避开障碍物。
最后，它利用在 Sim2Real 中学到的知识，在路径上执行计划步骤，——简单来说，就是在模拟器中训练，在现实世界中实现。
上图是 Menteebot 成品的效果图和各项参数，它将被设计为两种类型：
命比较好的机器人会成为家庭助理，负责餐桌布置、餐桌清理、衣物处理等家务工作；
而命不好的就会进厂打工，干一些重活。
尽管 Menteebot 目前仍处于原型阶段，但有大佬的背书，我们可以期待在不久之后见到更加惊艳的效果。
Amnon Shashua
Mentee Robotics 的创始人 Amnon Shashua，1993 年在麻省理工学院（MIT）获得大脑和认知科学博士学位，1996 年之后一直在耶路撒冷希伯来大学（The Hebrew University of Jerusalem）计算机科学系任教。
除了学术大佬之外，Amnon Shashua 还是多家著名科技公司的创始人：自动驾驶技术公司 Mobileye 的总裁兼首席执行官； 视觉设备公司 OrCam 的联合创始人； ONE ZERO 数字银行的创始人和所有者； 人工智能公司 AI21 Labs 的联创、董事长。
除 Shashua 之外，Mentee Robotics 的创始团队还包括前 Facebook AI 研究总监 Lior Wolf，和耶路撒冷希伯来大学教授、现任 Mobileye 首席技术官的 Shai Shalev-Shwartz。
到目前为止，团队已经筹集了 1700 万美元，由 Ahren Innovation Capital 领投。
也许，新的纪元已经开启，就如 Amnon Shashua 所言：
We are on the cusp of a convergence of computer vision, natural language understanding, strong and detailed simulators, and methodologies for transferring from simulation to the real world. 我们正处于将计算机视觉、自然语言理解、强大而详细的模拟器、以及从模拟转移到现实世界的方法相融合的风口浪尖。
LLM 开启机器人新纪元
最近几个月，越来越多的项目使用大语言模型，来创建以前似乎不可能的机器人应用程序。
在 LLM 的加持之下，机器人可以处理自然语言命令，并完成需要复杂推理的任务。
感知和推理
创建机器人系统的经典方法需要复杂的工程，来创建规划和推理模块。
另外，用户界面的设计也很困难，因为人们可以用不同的方式说出相同的指令。
——而 LLM，包括视觉语言模型（VLM）的出现，完美解决了这些问题。
朝这个方向迈出的第一步的是 Google Research 的 SayCan 项目。
SayCan 使用 LLM 的语义知识来帮助机器人进行推理，并确定哪些动作序列可以帮助完成任务。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.01691.pdf
在论文中，Google Research 与 Everyday Robots 合作开发了新的方法：利用先进的语言模型知识，使物理代理（如机器人）能够遵循高级文本指令，同时将 LLM 建立在特定现实世界环境可行的任务中。
实验中，研究人员将机器人放置在真实的厨房，用自然语言发出指令。对于时间扩展的复杂和抽象任务，SayCan 可以给出高度可解释的结果。
人工智能和机器人研究科学家 Chris Paxton 表示，使用 LLM 和 VLM 使感知和推理更加容易，这让很多机器人任务看起来比以前更可行。
串联现有功能
经典机器人系统的一大局限性是需要明确的指令。
而 LLM 能够将松散定义的指令，映射到机器人技能范围内的特定任务序列。许多前沿模型甚至可以在不需要训练的情况下完成这些任务。
Paxton 表示，通过 LLM，机器人可以将不同的技能串在一起，并推理出如何使用这些技能。
像 GPT-4V 这样的新视觉语言模型，将在未来与机器人系统相结合，发挥广泛的应用。
一个例子是 GenEM，由多伦多大学、Google DeepMind 和 Hoku Labs 联合开发。
GenEM 使用 GPT-4 对环境进行推理，并根据机器人的可负担性确定它应该从事什么样的行为。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.14673v2.pdf
它可以利用 LLM 训练数据中包含的大量知识以及上下文学习能力，并能够将操作映射到机器人的 API 调用。
例如，LLM 知道向人们点头致意是一个礼貌的行为，就可以操作机器人上下移动头部。
另一个项目是 OK-Robot，一个由 Meta 和纽约大学创建的系统：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2401.12202.pdf
它将 VLM 与运动规划和对象操作模块相结合，能够在机器人从未见过的环境中执行拾取和放下操作。
随着语言模型能力的不断增强，一些机器人初创公司抓住机遇，重新点燃了市场的希望。
比如，与 OpenAI 合作的 Figure：
不过话又说回来，大模型可以作为机器人的大脑，但真正办事的还得是身体，人形机器人这一套工程的门槛还是挺高的。
另外，对于当前的模型来说，数据可能是最重要的，完善机器人相关的数据集也是任重而道远。
专用基础模型
使用 LLM 的另一种方法是为机器人开发专门的基础模型。这些模型通常建立在预训练模型中包含的大量知识之上，并针对机器人操作定制架构。
在这方面最重要的项目之一是谷歌的 RT-2，这是一种视觉语言动作（VLA）模型，它将感知数据和语言指令作为输入，并直接将动作命令输出到机器人。
论文地址：https://robotics-transformer2.github.io/assets/rt2.pdf
Google DeepMind 最近又将版本升级到了 RT-X-2，可以适应不同类型的机器人形态，并且可以执行训练数据中未包含的任务。
DeepMind 与斯坦福大学合作开发的 RT-Sketch，可以将粗略的草图转化为机器人的行动计划。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.08864.pdf
Paxton 表示，这是另一个令人兴奋的方向，它基于端到端的学习，你只需拿一个摄像头，机器人就会弄清楚它需要做什么。
另外，机器人的基础模型也进入了商业领域。
今年 3 月，Covariant 宣布推出 RFM-1，这是一个 80 亿参数的模型，基于文本、图像、视频、机器人动作和一系列数值传感器读数进行训练。
Covariant 希望能够通过这样一个基础模型，解决不同类型机器人的许多任务。
在 Nvidia GTC 上宣布的 Project GR00T 也是一种通用基础模型，它使人形机器人能够将文本、语音、视频甚至现场演示作为输入，并对其进行处理以采取特定的一般操作。
当前，语言模型仍然有很多未开发的潜力，并将继续帮助机器人研究人员在基本问题上取得进展。
随着 LLM 的不断进步，我们可以期待更多的科幻场景一步步走进我们的生活。
参考资料：
https://x.com/AmnonShashua/status/1780611499133685889
https://venturebeat.com/ai/how-llms-are-ushering-in-a-new-era-of-robotics/
