机器人训练新突破，MCTS+扩散模型，AI如何构建“真实”训练世界

抖音热门 2025年10月15日 03:00 5 admin

最近MIT计算机科学与人工智能实验室，就是常说的CSAIL，跟丰田研究院一起搞出个“可控场景生成”技术。

这东西专门解决机器人训练的大难题，ChatGPT这些聊天机器人靠网上的文本数据就能写诗、调代码；

但机器人要当家庭助理叠盘子、进工厂搬东西，光有文字可不行，得看真实环境里的动作演示。

之前听人聊机器人训练数据的事儿，就觉得这活儿太费劲。

要让机器人学抓取东西，得拍一堆操作视频当教材，可拍的时候不仅耗时间，还很难保证每次动作都一样。

要是用AI生成模拟数据吧，又常跟真实世界的物理规律脱节，比如让机器人学放杯子，模拟里杯子可能直接穿桌子过去。

手动建数字环境更别提了，成本高到离谱。

这技术出来，算是把这些坑都填上了。

这技术咋干活？靠4400万3D房间和“画画”似的AI

这技术的底子，是一个装了4400万个3D房间的数据集。

这些房间里啥都有，桌子、盘子、柜子，相当于给AI准备了一个超大的“道具库”。

它生成场景的方式，有点像AI在空白画布上“画画”，业内叫“内部绘制”，先弄出个厨房或客厅的框架，再往里面填各种物体，还得调整位置让场景符合物理规律。

本来想，不就是生成个3D场景吗？后来发现没这么简单。

它得保证物体不“穿模”，就是叉子不能穿过碗、杯子不能陷进桌子里，这些在3D图形里特常见的错误，它都得避开。

这背后靠的是扩散模型，一种能从随机噪声里生成图像的AI系统。

跟普通生成图像不一样，它会朝着“像真实生活场景”的方向调整，比如生成厨房时，会自动把碗放在桌子上，而不是悬在半空。

之前看机器人行业的报告，说现在大部分训练数据都是简单模拟的，机器人到了真实环境里，出错的概率特别高。

这技术刚好能解决这个问题，它生成的场景既多样又真实，机器人在里面练得熟，到了现实中自然少出错。

有了生成场景的基础能力，还得让场景更符合机器人训练的需求，这时候就需要两个“聪明策略”来帮忙了。

一个是蒙特卡洛树搜索，简称MCTS，这东西之前帮AlphaGo赢了人类围棋高手，现在被用到场景生成上。

它会让AI先想出好几种场景方案，再挑最符合需求的，比如要场景里多放可食用物品，或者物理规律更严谨，它都能做到。

实验里有个例子特直观，在简单的餐厅场景里，MCTS帮着加了34件物品，还堆了好几层点心蒸笼，而之前训练数据里的场景，平均才17件物品。

这种“举一反三”的能力挺绝的，能让机器人接触到更多样的训练场景，总比老在重复的环境里练强。

另一个策略是强化学习，简单说就是让AI“试错”找最优解。

先让AI用初始数据学基础，再进入第二个训练阶段：设定一个“奖励规则”，比如场景越符合用户指令，得分越高。

AI会慢慢琢磨怎么生成得分高的场景，最后生成的场景，往往跟原来的训练数据差别很大，但实用性更强。

用户还能直接给指令，比如“厨房桌上放一个碗和四个苹果”，它都能精准实现。

之前测试过，生成食品储藏架场景时，按指令来的成功率很高，比MiDiffusion、DiffuScene这些同类方法都强。

甚至还能补全场景，比如你说“用同样的东西，换个布局”，它就能把苹果分到不同盘子里，或者把棋盘、书摆到架子上，灵活性是真够高的。

这技术真有用？

这技术最实在的价值，是给机器人提供了“理想的练习场”。

研究人员能在这些虚拟场景里，记录机器人怎么跟物体互动，比如精准把刀叉放进餐具筒，或者在不同3D环境里摆面包。

每一次模拟都跟真的一样，机器人练熟了这些动作，到了现实中就能直接用。

MIT的博士生NicholasPfaff说过一个关键发现：用来预训练的场景，不用跟最终想要的场景完全一样。

靠他们的引导方法，AI能跳出原来数据的局限，生成更适合训练机器人的场景。

这一点太重要了，毕竟不可能为每个训练需求都专门做一套预训练数据。

像亚马逊搞仓储机器人，之前采集训练数据得花半年时间，用这技术估计一周就能搞定，能省不少功夫。

丰田研究院也在做家庭和工业机器人，这技术对他们来说，相当于提前给机器人“踩点”，减少到了真实环境里的适应时间。

当然这技术现在还不算完美，研究人员说目前更多是“概念验证”。

未来他们想让AI生成全新的物体和场景，而不是只靠现有的“道具库”；

还计划加一些带活动关节的物体，比如能打开的柜子、能拧开的食物罐，这样场景的互动性更强，机器人学开柜子、拧瓶盖也更真实。

他们还想把之前的研究“ScalableReal2Sim”整合进来，那个项目能从互联网图片里提取物体和场景信息，相当于给AI扩充“道具库”。

更长远的计划是建个用户社区，让大家一起创建场景数据，要是能成，用不了多久就能有一个超大的数据集，帮机器人学更多技能。

行业里的专家也很认可这技术，亚马逊机器人公司的应用科学家JeremyBinagia，没参与这个研究。

但他说之前要么程序化生成场景不真实，要么手动建场景太贵，这技术刚好提供了更好的路。

它不仅考虑了物理可行性，还兼顾了3D物体的平移和旋转，比那些只在2D网格上排物体的方法强多了。

丰田研究院的RickCory也评价很高，他有硕士和博士学位，在机器人领域干了挺久。

他说这技术把“训练后处理”和“推理时搜索”结合起来，框架新颖又高效，还能生成那些对机器人任务特别重要的“没见过的场景”。

要是以后能结合互联网上的海量数据，说不定能帮机器人更快在真实世界里落地。

这技术看着挺“专”，但对机器人行业的影响不小。

现在大家都盼着机器人能帮着干家务、搞生产，可训练一直是个卡脖子的问题。

这技术相当于给机器人找了个“超逼真的练习场”，练得越好，落地就越快。

说不定再过两三年，我们家里的机器人能熟练叠衣服、摆餐具，背后就有这技术的功劳。

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