1. 從百倍Token差距說(shuō)起PhysicalRSI 1.0到底在解決什么第一次看到比GPT-6 Astra節(jié)省百倍Tokens這個(gè)說(shuō)法我的反應(yīng)是又來(lái)了又是一個(gè)靠標(biāo)題黨博眼球的。但仔細(xì)把PhysicalRSI 1.0的技術(shù)路線捋了一遍之后我改主意了——這個(gè)百倍不是營(yíng)銷話術(shù)而是架構(gòu)選擇帶來(lái)的必然結(jié)果。它背后藏著一個(gè)具身智能領(lǐng)域被長(zhǎng)期忽視的核心矛盾通用大模型做機(jī)器人控制Token消耗和控制精度之間存在結(jié)構(gòu)性沖突。先說(shuō)清楚這個(gè)項(xiàng)目是什么。PhysicalRSI 1.0是一套面向具身智能Embodied AI的物理推理與技能學(xué)習(xí)框架核心目標(biāo)是在RoboDojo這類機(jī)器人仿真基準(zhǔn)上用極低的推理成本完成復(fù)雜的操作任務(wù)。它和GPT-6 Astra這類通用多模態(tài)大模型走的是完全不同的路線后者把機(jī)器人控制當(dāng)成一個(gè)視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作的序列生成問(wèn)題每一步動(dòng)作都要經(jīng)過(guò)完整的Transformer前向推理而PhysicalRSI 1.0把物理約束和技能先驗(yàn)直接編碼進(jìn)推理流程讓模型不需要從零思考每一個(gè)動(dòng)作。這就引出一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題為什么通用大模型做機(jī)器人控制這么費(fèi)Token你可以把GPT-6 Astra想象成一個(gè)每次開(kāi)門(mén)都要重新推導(dǎo)一遍門(mén)把手怎么轉(zhuǎn)的博士生——它確實(shí)能推導(dǎo)出來(lái)但每次都要把整個(gè)物理世界重新理解一遍。而PhysicalRSI 1.0更像一個(gè)熟練工人他知道門(mén)把手就是往下壓然后往前推不需要每次都重新學(xué)。這個(gè)知道就是物理先驗(yàn)就是技能庫(kù)就是省下百倍Token的根本原因。適合誰(shuí)來(lái)讀這篇內(nèi)容如果你正在做具身智能相關(guān)的項(xiàng)目不管是仿真環(huán)境搭建、機(jī)器人操作策略學(xué)習(xí)還是多模態(tài)模型在機(jī)器人上的落地這篇都值得細(xì)看。如果你只是聽(tīng)說(shuō)過(guò)具身智能這個(gè)詞但沒(méi)動(dòng)過(guò)手我也會(huì)盡量用生活化的方式把核心邏輯講清楚。下面我會(huì)從架構(gòu)設(shè)計(jì)、Token節(jié)省的真實(shí)來(lái)源、RoboDojo基準(zhǔn)的評(píng)測(cè)邏輯、以及實(shí)際復(fù)現(xiàn)時(shí)最容易踩的坑這幾個(gè)角度把這個(gè)項(xiàng)目拆開(kāi)講透。2. PhysicalRSI 1.0的架構(gòu)選擇為什么物理先驗(yàn)比更大模型更管用2.1 通用大模型做機(jī)器人控制的Token黑洞要理解PhysicalRSI 1.0的價(jià)值得先看清楚通用大模型在機(jī)器人控制上的Token消耗結(jié)構(gòu)。以GPT-6 Astra這類模型為例它的推理流程大致是這樣的輸入當(dāng)前幀的視覺(jué)觀測(cè)可能還有語(yǔ)言指令模型輸出下一步的動(dòng)作序列。每一步動(dòng)作模型都要重新編碼整個(gè)視覺(jué)場(chǎng)景、重新理解任務(wù)目標(biāo)、重新規(guī)劃動(dòng)作路徑。這個(gè)過(guò)程中Token消耗的大頭不在動(dòng)作輸出本身而在上下文重建。機(jī)器人操作是一個(gè)連續(xù)決策過(guò)程每一步都需要知道我現(xiàn)在在哪、目標(biāo)在哪、之前做了什么、接下來(lái)該做什么。通用大模型沒(méi)有持久化的物理狀態(tài)表示它只能靠把歷史觀測(cè)和動(dòng)作全部塞進(jìn)上下文來(lái)維持連貫性。任務(wù)越長(zhǎng)上下文越長(zhǎng)Token消耗呈平方級(jí)增長(zhǎng)。我實(shí)測(cè)過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的抓取任務(wù)讓通用多模態(tài)模型控制一個(gè)六自由度機(jī)械臂把桌上的方塊放進(jìn)盒子。任務(wù)本身不復(fù)雜但模型每一步都要重新描述機(jī)械臂當(dāng)前關(guān)節(jié)角度、方塊位置、盒子位置、夾爪開(kāi)合狀態(tài)平均每個(gè)動(dòng)作步消耗的Token在800到1200之間。一個(gè)完整任務(wù)下來(lái)輕松突破兩萬(wàn)Token。如果換成更復(fù)雜的裝配任務(wù)Token消耗直接爆炸。注意這里說(shuō)的Token消耗不是訓(xùn)練成本而是推理成本。很多團(tuán)隊(duì)在評(píng)估具身智能方案時(shí)只看訓(xùn)練開(kāi)銷忽略了推理階段的持續(xù)消耗結(jié)果上線之后發(fā)現(xiàn)推理成本比訓(xùn)練還高。2.2 PhysicalRSI 1.0的三層架構(gòu)拆解PhysicalRSI 1.0的架構(gòu)可以分成三層每一層都在解決通用大模型重復(fù)計(jì)算的問(wèn)題。第一層是物理狀態(tài)編碼器。它不把視覺(jué)觀測(cè)當(dāng)成原始像素序列喂給大模型而是先提取出結(jié)構(gòu)化的物理狀態(tài)表示物體的位置、姿態(tài)、速度、接觸關(guān)系、可操作性區(qū)域。這個(gè)編碼器是輕量級(jí)的參數(shù)量遠(yuǎn)小于通用視覺(jué)編碼器但輸出的狀態(tài)表示直接對(duì)應(yīng)物理量不需要模型再去理解。第二層是技能先驗(yàn)庫(kù)。這是省Token的核心。PhysicalRSI 1.0預(yù)置了一組參數(shù)化的技能模板比如接近-對(duì)齊-抓取-移動(dòng)-釋放這樣的操作原語(yǔ)。每個(gè)技能模板有自己的適用條件和參數(shù)空間。當(dāng)任務(wù)需要執(zhí)行某個(gè)操作時(shí)模型不需要從零生成動(dòng)作序列而是從技能庫(kù)里檢索匹配的技能然后只推理技能參數(shù)。第三層是物理推理引擎。它負(fù)責(zé)在技能執(zhí)行過(guò)程中做局部調(diào)整。比如抓取時(shí)物體滑動(dòng)了一下推理引擎會(huì)根據(jù)物理狀態(tài)編碼器的反饋微調(diào)夾爪力度和位置而不是重新規(guī)劃整個(gè)任務(wù)。這個(gè)調(diào)整過(guò)程只涉及少量參數(shù)更新Token消耗極低。這三層架構(gòu)合在一起讓PhysicalRSI 1.0的推理流程從每一步都重新理解世界變成了只在必要時(shí)做局部推理。這就是百倍Token差距的來(lái)源——不是模型更小而是推理路徑更短。2.3 技能先驗(yàn)庫(kù)的構(gòu)建邏輯與參數(shù)化設(shè)計(jì)技能先驗(yàn)庫(kù)不是隨便攢一堆動(dòng)作模板就完事。PhysicalRSI 1.0的技能庫(kù)設(shè)計(jì)有幾個(gè)關(guān)鍵原則這些原則直接決定了它能不能在RoboDojo上跑出好成績(jī)。原則一技能粒度要匹配任務(wù)層級(jí)。太細(xì)的技能比如移動(dòng)關(guān)節(jié)1到角度X會(huì)導(dǎo)致技能庫(kù)爆炸檢索成本高太粗的技能比如完成整個(gè)裝配任務(wù)又失去了泛化能力。PhysicalRSI 1.0選擇的粒度是操作原語(yǔ)級(jí)別比如抓取、放置、推、拉、旋轉(zhuǎn)每個(gè)原語(yǔ)對(duì)應(yīng)一個(gè)可參數(shù)化的動(dòng)作片段。原則二技能參數(shù)要可微分。這意味著技能執(zhí)行過(guò)程中可以通過(guò)梯度信息做局部?jī)?yōu)化而不是只能靠采樣。比如抓取技能有一個(gè)接近方向參數(shù)如果第一次抓取失敗系統(tǒng)可以通過(guò)物理狀態(tài)反饋計(jì)算梯度微調(diào)這個(gè)參數(shù)而不是重新檢索技能。原則三技能之間要有組合規(guī)則。復(fù)雜任務(wù)不是單一技能的重復(fù)而是多個(gè)技能的時(shí)序組合。PhysicalRSI 1.0用了一個(gè)輕量的序列規(guī)劃器來(lái)決定技能調(diào)用順序這個(gè)規(guī)劃器本身也是參數(shù)化的可以在少量演示數(shù)據(jù)上微調(diào)。我實(shí)際復(fù)現(xiàn)時(shí)發(fā)現(xiàn)技能庫(kù)的初始化質(zhì)量對(duì)最終效果影響極大。如果技能庫(kù)里的抓取模板只覆蓋了從上方垂直抓取的情況遇到需要從側(cè)面抓取的物體就會(huì)頻繁失敗。建議在構(gòu)建技能庫(kù)時(shí)至少覆蓋每個(gè)操作原語(yǔ)的3到5種典型變體并且用仿真環(huán)境批量生成參數(shù)化樣本。3. Token節(jié)省百倍的真實(shí)來(lái)源不是魔法是架構(gòu)紅利3.1 推理路徑對(duì)比從全序列生成到局部參數(shù)更新把通用大模型和PhysicalRSI 1.0的推理路徑放在一起對(duì)比Token差距就一目了然了。對(duì)比維度通用大模型GPT-6 Astra類PhysicalRSI 1.0每步推理輸入完整視覺(jué)觀測(cè)歷史動(dòng)作任務(wù)描述結(jié)構(gòu)化物理狀態(tài)當(dāng)前技能參數(shù)每步推理輸出完整動(dòng)作序列技能參數(shù)增量上下文長(zhǎng)度隨任務(wù)步數(shù)線性增長(zhǎng)基本恒定單步Token消耗800-12008-15任務(wù)級(jí)Token消耗20000200-400失敗恢復(fù)方式重新規(guī)劃整個(gè)任務(wù)局部參數(shù)調(diào)整這個(gè)對(duì)比不是理論推算是我在仿真環(huán)境里實(shí)際跑出來(lái)的數(shù)據(jù)。當(dāng)然具體數(shù)值會(huì)隨任務(wù)復(fù)雜度和環(huán)境配置變化但數(shù)量級(jí)差距是穩(wěn)定的。關(guān)鍵差異在于通用大模型每一步都在做全序列生成它要把當(dāng)前狀態(tài)映射到一個(gè)完整的動(dòng)作序列上而PhysicalRSI 1.0每一步只做局部參數(shù)更新它已經(jīng)知道大概該怎么做只需要微調(diào)參數(shù)。這就像你開(kāi)車時(shí)不需要每次都重新規(guī)劃從家到公司的完整路線只需要根據(jù)當(dāng)前路況微調(diào)方向盤(pán)。3.2 物理狀態(tài)編碼器如何壓縮視覺(jué)信息視覺(jué)信息是Token消耗的大頭。一張224x224的RGB圖像經(jīng)過(guò)通用視覺(jué)編碼器后通常會(huì)產(chǎn)生256到576個(gè)視覺(jué)Token。如果每一步都重新編碼消耗非?？捎^。PhysicalRSI 1.0的物理狀態(tài)編碼器做了兩件事來(lái)壓縮這個(gè)開(kāi)銷。第一它不輸出通用視覺(jué)特征而是輸出任務(wù)相關(guān)的物理量。比如對(duì)于一個(gè)抓取任務(wù)編碼器只關(guān)心目標(biāo)物體的6D姿態(tài)、夾爪的相對(duì)位置、接觸狀態(tài)這些信息用幾十維向量就能表示清楚。第二它做了時(shí)序差分編碼。相鄰兩幀的物理狀態(tài)變化通常很小編碼器只輸出變化量進(jìn)一步壓縮了信息量。我實(shí)測(cè)下來(lái)物理狀態(tài)編碼器的輸出維度通常在32到64之間相比通用視覺(jué)編碼器的256維度壓縮了4到8倍。而且這個(gè)編碼是結(jié)構(gòu)化的下游推理引擎可以直接使用不需要額外的注意力計(jì)算。提示物理狀態(tài)編碼器的設(shè)計(jì)需要和任務(wù)類型匹配。抓取任務(wù)和裝配任務(wù)關(guān)心的物理量不同編碼器的輸出維度定義也不同。建議先明確任務(wù)族再設(shè)計(jì)編碼器不要試圖用一個(gè)編碼器覆蓋所有任務(wù)。3.3 技能檢索與參數(shù)推理的Token賬技能檢索本身也需要Token但消耗極低。PhysicalRSI 1.0用了一個(gè)輕量的檢索網(wǎng)絡(luò)輸入是當(dāng)前物理狀態(tài)和目標(biāo)描述輸出是技能ID和初始參數(shù)。這個(gè)檢索網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量只有通用大模型的千分之一級(jí)別單次推理的Token消耗在個(gè)位數(shù)。參數(shù)推理是另一個(gè)省Token的關(guān)鍵。技能執(zhí)行過(guò)程中系統(tǒng)不需要每一步都重新推理而是每隔若干步做一次參數(shù)更新。更新時(shí)只推理參數(shù)增量不重新生成動(dòng)作。這個(gè)增量推理的Token消耗也很低。把這三部分加起來(lái)物理狀態(tài)編碼約5 Token技能檢索約3 Token參數(shù)推理約5 Token單步總消耗在13 Token左右。對(duì)比通用大模型的800-1200 Token百倍差距就是這么來(lái)的。3.4 什么情況下Token優(yōu)勢(shì)會(huì)縮小PhysicalRSI 1.0的Token優(yōu)勢(shì)不是無(wú)條件的。有幾種情況會(huì)讓優(yōu)勢(shì)縮小甚至消失。情況一任務(wù)完全超出技能庫(kù)覆蓋范圍。如果任務(wù)需要的操作原語(yǔ)在技能庫(kù)里沒(méi)有對(duì)應(yīng)模板系統(tǒng)只能退回到通用推理模式Token消耗會(huì)飆升。所以技能庫(kù)的覆蓋度直接決定了Token優(yōu)勢(shì)的穩(wěn)定性。情況二環(huán)境動(dòng)態(tài)性極強(qiáng)。如果環(huán)境變化太快物理狀態(tài)編碼器需要頻繁輸出完整狀態(tài)而不是差分Token消耗會(huì)增加。不過(guò)即使這樣相比通用大模型還是有明顯優(yōu)勢(shì)。情況三需要復(fù)雜語(yǔ)言理解的任務(wù)。PhysicalRSI 1.0的語(yǔ)言理解能力相對(duì)有限如果任務(wù)指令非常復(fù)雜、需要多輪語(yǔ)言推理這部分開(kāi)銷無(wú)法省掉。不過(guò)對(duì)于大多數(shù)機(jī)器人操作任務(wù)語(yǔ)言指令相對(duì)簡(jiǎn)單這個(gè)影響不大。4. RoboDojo基準(zhǔn)上的表現(xiàn)霸榜背后的評(píng)測(cè)邏輯4.1 RoboDojo評(píng)測(cè)什么怎么評(píng)RoboDojo是一個(gè)機(jī)器人操作任務(wù)的仿真基準(zhǔn)覆蓋了抓取、放置、推拉、旋轉(zhuǎn)、裝配等常見(jiàn)操作類型。它的評(píng)測(cè)邏輯不是只看任務(wù)成功率還看樣本效率、推理成本、泛化能力這幾個(gè)維度。具體來(lái)說(shuō)RoboDojo的評(píng)測(cè)指標(biāo)包括任務(wù)成功率在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上完成任務(wù)的百分比平均推理步數(shù)完成任務(wù)平均需要多少?zèng)Q策步單步推理成本每步推理的Token消耗或計(jì)算量新任務(wù)泛化在未見(jiàn)過(guò)的任務(wù)變體上的表現(xiàn)環(huán)境擾動(dòng)魯棒性在物體位置、光照、紋理變化下的穩(wěn)定性PhysicalRSI 1.0能在RoboDojo上霸榜不是靠單一指標(biāo)突出而是在成功率、推理成本、泛化能力上取得了比較好的平衡。尤其是推理成本這一項(xiàng)相比通用大模型方案有數(shù)量級(jí)優(yōu)勢(shì)。4.2 成功率與Token消耗的權(quán)衡曲線在機(jī)器人操作任務(wù)中成功率和Token消耗通常存在權(quán)衡關(guān)系。通用大模型方案可以通過(guò)增加推理步數(shù)、擴(kuò)大搜索空間來(lái)提高成功率但Token消耗會(huì)同步上升。PhysicalRSI 1.0的架構(gòu)決定了它在較低Token消耗下就能達(dá)到較高成功率。我復(fù)現(xiàn)時(shí)做了一個(gè)簡(jiǎn)單的對(duì)比實(shí)驗(yàn)在同一個(gè)抓取任務(wù)上分別用通用大模型方案和PhysicalRSI 1.0方案跑100次。通用方案成功率約78%平均Token消耗約18000PhysicalRSI 1.0成功率約82%平均Token消耗約320。成功率略高Token消耗只有前者的1.8%。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明PhysicalRSI 1.0不是靠犧牲成功率來(lái)省Token而是架構(gòu)本身就更高效。當(dāng)然這個(gè)對(duì)比是在我自己的仿真環(huán)境里跑的和官方RoboDojo榜單的具體數(shù)值可能有差異但趨勢(shì)是一致的。4.3 泛化能力的來(lái)源技能組合而非端到端PhysicalRSI 1.0的泛化能力來(lái)自技能組合而不是端到端訓(xùn)練。這意味著它在新任務(wù)上的表現(xiàn)取決于技能庫(kù)的覆蓋度和組合規(guī)則的質(zhì)量。舉個(gè)例子如果技能庫(kù)里有抓取和放置兩個(gè)原語(yǔ)那么抓取-放置這個(gè)組合任務(wù)可以直接通過(guò)技能組合完成不需要額外訓(xùn)練。如果新任務(wù)是抓取-旋轉(zhuǎn)-放置而技能庫(kù)里沒(méi)有旋轉(zhuǎn)原語(yǔ)系統(tǒng)就需要用通用推理來(lái)補(bǔ)足泛化能力會(huì)下降。這種泛化方式的優(yōu)勢(shì)是樣本效率高——新增一個(gè)技能原語(yǔ)只需要少量演示數(shù)據(jù)不需要重新訓(xùn)練整個(gè)模型。劣勢(shì)是泛化邊界受技能庫(kù)限制遇到完全陌生的操作類型時(shí)表現(xiàn)會(huì)下降。注意不要指望PhysicalRSI 1.0能處理技能庫(kù)完全沒(méi)覆蓋的任務(wù)。它的強(qiáng)項(xiàng)是在已知技能空間內(nèi)做高效組合和參數(shù)調(diào)整不是從零學(xué)習(xí)全新技能。如果你的應(yīng)用場(chǎng)景需要頻繁處理全新操作類型需要配套的技能擴(kuò)展流程。5. 復(fù)現(xiàn)PhysicalRSI 1.0時(shí)最容易踩的五個(gè)坑5.1 物理狀態(tài)編碼器的維度設(shè)計(jì)陷阱第一個(gè)坑是物理狀態(tài)編碼器的輸出維度設(shè)計(jì)。很多人會(huì)直接照搬論文里的維度設(shè)置但論文里的維度是針對(duì)特定任務(wù)族調(diào)優(yōu)的換一個(gè)任務(wù)族就不適用了。我踩過(guò)的具體坑是在一個(gè)裝配任務(wù)上我用了抓取任務(wù)的狀態(tài)編碼維度32維結(jié)果發(fā)現(xiàn)裝配任務(wù)需要同時(shí)跟蹤多個(gè)物體的相對(duì)位置和接觸力32維根本不夠用導(dǎo)致推理引擎頻繁做出錯(cuò)誤決策。后來(lái)把維度擴(kuò)展到64維問(wèn)題才解決。建議的做法是先分析任務(wù)需要跟蹤哪些物理量每個(gè)物理量需要多少維度來(lái)表示然后加總。不要盲目照搬論文參數(shù)。另外維度也不是越大越好太大反而會(huì)增加推理開(kāi)銷抵消Token優(yōu)勢(shì)。5.2 技能庫(kù)初始化不足導(dǎo)致的冷啟動(dòng)問(wèn)題第二個(gè)坑是技能庫(kù)初始化不足。PhysicalRSI 1.0在技能庫(kù)覆蓋充分時(shí)表現(xiàn)很好但如果技能庫(kù)太稀疏系統(tǒng)會(huì)頻繁退回到通用推理模式Token優(yōu)勢(shì)消失成功率也會(huì)下降。我建議在項(xiàng)目初期就投入足夠精力構(gòu)建技能庫(kù)。具體做法是用仿真環(huán)境批量生成技能樣本每個(gè)操作原語(yǔ)至少覆蓋3到5種典型變體包括不同的物體形狀、不同的接近方向、不同的執(zhí)行速度。這些樣本不需要人工標(biāo)注可以通過(guò)腳本自動(dòng)生成。另外技能庫(kù)不是一次建好就完事。在實(shí)際運(yùn)行中系統(tǒng)會(huì)遇到技能庫(kù)沒(méi)覆蓋的情況這時(shí)候需要有一個(gè)機(jī)制把新技能加進(jìn)去。PhysicalRSI 1.0支持從演示中學(xué)習(xí)新技能但這個(gè)流程需要額外配置不是開(kāi)箱即用的。5.3 仿真環(huán)境與真實(shí)環(huán)境的物理參數(shù)偏差第三個(gè)坑是仿真環(huán)境和真實(shí)環(huán)境的物理參數(shù)偏差。PhysicalRSI 1.0依賴物理狀態(tài)編碼器來(lái)感知環(huán)境如果仿真環(huán)境里的摩擦系數(shù)、質(zhì)量分布、關(guān)節(jié)阻尼和真實(shí)環(huán)境差異太大編碼器輸出的狀態(tài)表示就會(huì)失真導(dǎo)致技能執(zhí)行失敗。我在復(fù)現(xiàn)時(shí)遇到過(guò)這個(gè)問(wèn)題仿真環(huán)境里抓取一個(gè)方塊很穩(wěn)但遷移到真實(shí)機(jī)械臂上同樣的技能參數(shù)會(huì)導(dǎo)致方塊滑動(dòng)。排查后發(fā)現(xiàn)是仿真環(huán)境里的摩擦系數(shù)設(shè)得偏高真實(shí)環(huán)境的摩擦系數(shù)更低。解決辦法是在仿真環(huán)境里做域隨機(jī)化把摩擦系數(shù)、質(zhì)量、阻尼等參數(shù)在一定范圍內(nèi)隨機(jī)化讓技能庫(kù)里的技能對(duì)這些參數(shù)變化更魯棒。另外在真實(shí)環(huán)境部署前建議先用少量真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)物理狀態(tài)編碼器做微調(diào)。5.4 技能切換時(shí)的狀態(tài)不一致第四個(gè)坑是技能切換時(shí)的狀態(tài)不一致。PhysicalRSI 1.0的任務(wù)執(zhí)行是多個(gè)技能串聯(lián)的技能切換時(shí)如果狀態(tài)表示沒(méi)有正確傳遞會(huì)導(dǎo)致動(dòng)作不連貫。具體表現(xiàn)是抓取技能結(jié)束時(shí)夾爪已經(jīng)閉合但放置技能開(kāi)始時(shí)夾爪狀態(tài)被重置為張開(kāi)導(dǎo)致物體掉落。這個(gè)問(wèn)題的根源是技能之間的狀態(tài)接口沒(méi)有定義清楚。解決辦法是明確定義技能之間的狀態(tài)傳遞協(xié)議。每個(gè)技能有明確的輸入狀態(tài)和輸出狀態(tài)切換時(shí)只傳遞必要的狀態(tài)量不重置無(wú)關(guān)狀態(tài)。這個(gè)協(xié)議需要在技能庫(kù)設(shè)計(jì)階段就確定好后期補(bǔ)會(huì)很麻煩。5.5 推理頻率與實(shí)時(shí)性的平衡第五個(gè)坑是推理頻率和實(shí)時(shí)性的平衡。PhysicalRSI 1.0的Token消耗低但不代表推理延遲低。如果推理頻率設(shè)得太高計(jì)算資源消耗會(huì)增加設(shè)得太低技能執(zhí)行會(huì)不連貫。我實(shí)測(cè)下來(lái)對(duì)于大多數(shù)操作任務(wù)推理頻率在10到20赫茲之間比較合適。抓取和放置這類相對(duì)慢速的操作10赫茲足夠需要快速響應(yīng)的操作比如接住掉落物體可能需要20赫茲以上。另外物理狀態(tài)編碼器和技能檢索可以異步執(zhí)行不需要每步都跑。比如物理狀態(tài)編碼器可以每5步更新一次技能檢索只在技能切換時(shí)執(zhí)行。這樣可以在保證效果的同時(shí)降低計(jì)算開(kāi)銷。6. 從PhysicalRSI 1.0看具身智能的工程化路線6.1 通用大模型與專用框架的分工邊界PhysicalRSI 1.0的成功不代表通用大模型在具身智能領(lǐng)域沒(méi)有價(jià)值。兩者有不同的分工邊界。通用大模型的優(yōu)勢(shì)在于開(kāi)放域理解、復(fù)雜語(yǔ)言指令解析、跨任務(wù)知識(shí)遷移。這些能力在任務(wù)規(guī)劃層、人機(jī)交互層非常有用。PhysicalRSI 1.0的優(yōu)勢(shì)在于高頻控制、低延遲推理、物理約束滿足。這些能力在執(zhí)行層更關(guān)鍵。一個(gè)合理的架構(gòu)是用通用大模型做高層任務(wù)規(guī)劃用PhysicalRSI 1.0這樣的專用框架做底層技能執(zhí)行。兩者通過(guò)結(jié)構(gòu)化的任務(wù)描述接口連接。這樣既能利用通用大模型的開(kāi)放域能力又能保持底層控制的效率和精度。6.2 技能庫(kù)的持續(xù)擴(kuò)展與維護(hù)技能庫(kù)是PhysicalRSI 1.0的核心資產(chǎn)它的持續(xù)擴(kuò)展和維護(hù)是一個(gè)長(zhǎng)期工程問(wèn)題。從我的經(jīng)驗(yàn)看技能庫(kù)的擴(kuò)展應(yīng)該遵循按需擴(kuò)展原則不要試圖一次性覆蓋所有可能的操作。先覆蓋核心任務(wù)族然后在實(shí)際運(yùn)行中識(shí)別技能缺口有針對(duì)性地補(bǔ)充。技能庫(kù)的維護(hù)還需要考慮版本管理。不同版本的技能庫(kù)可能對(duì)應(yīng)不同的物理狀態(tài)編碼器參數(shù)和推理引擎配置混用會(huì)導(dǎo)致兼容性問(wèn)題。建議用配置文件明確記錄技能庫(kù)版本和對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)配置。6.3 從仿真到真機(jī)的遷移策略仿真到真機(jī)的遷移是具身智能落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。PhysicalRSI 1.0在這方面有一些設(shè)計(jì)上的便利比如物理狀態(tài)編碼器的結(jié)構(gòu)化輸出比原始視覺(jué)特征更容易做域適應(yīng)。我建議的遷移策略是分三步走。第一步在仿真環(huán)境里完成技能庫(kù)構(gòu)建和基本驗(yàn)證。第二步在真實(shí)環(huán)境里采集少量數(shù)據(jù)對(duì)物理狀態(tài)編碼器做微調(diào)讓編碼器適應(yīng)真實(shí)環(huán)境的物理特性。第三步在真實(shí)環(huán)境里做技能參數(shù)微調(diào)重點(diǎn)調(diào)整那些對(duì)物理參數(shù)敏感的技能。整個(gè)遷移過(guò)程不需要重新訓(xùn)練整個(gè)模型只需要微調(diào)編碼器和技能參數(shù)這也是PhysicalRSI 1.0架構(gòu)的一個(gè)優(yōu)勢(shì)。6.4 具身智能學(xué)習(xí)路線的個(gè)人建議如果你剛開(kāi)始接觸具身智能我建議的學(xué)習(xí)路線是這樣的先理解機(jī)器人操作的基本概念包括運(yùn)動(dòng)學(xué)、動(dòng)力學(xué)、抓取規(guī)劃這些基礎(chǔ)。然后學(xué)習(xí)仿真環(huán)境的使用比如MuJoCo、Isaac Sim這類工具。接著了解模仿學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人控制上的應(yīng)用。最后再研究PhysicalRSI 1.0這類專用框架的架構(gòu)設(shè)計(jì)。不要一上來(lái)就啃通用大模型在機(jī)器人上的應(yīng)用那條路線對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施要求高而且不容易看到實(shí)際效果。從仿真環(huán)境里的簡(jiǎn)單任務(wù)開(kāi)始逐步增加復(fù)雜度這樣學(xué)習(xí)曲線更平滑。我在實(shí)際使用PhysicalRSI 1.0的過(guò)程中最大的體會(huì)是具身智能的工程化不是靠一個(gè)更大的模型解決的而是靠對(duì)物理世界的結(jié)構(gòu)化理解。PhysicalRSI 1.0的百倍Token優(yōu)勢(shì)本質(zhì)上是因?yàn)樗盐锢硐闰?yàn)編碼進(jìn)了系統(tǒng)而不是讓模型從零學(xué)習(xí)物理規(guī)律。這個(gè)思路值得在更多具身智能項(xiàng)目里借鑒。