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这项由上海人工智能实验室的翟少鹏、张琦、张天翼等研究团队开发的突破性研究发表于2025年9月，论文题为《A Vision-Language-Action-Critic Model for Robotic Real-World Reinforcement Learning》。感兴趣的读者可以通过arXiv:2509.15937访问完整论文，或访问项目主页获取代码和演示。
想象一下，你正在教一个孩子学习做家务。最开始，孩子可能会打碎盘子、洒翻牛奶，但通过不断尝试和你的指导，孩子逐渐学会了正确的动作。现在，上海AI实验室的研究团队成功让机器人也具备了这种"从错误中学习"的能力。
传统的机器人就像严格按照食谱做菜的厨师，每一步都必须事先编程好。但现实生活中的情况千变万化，预设的程序往往无法应对突发状况。这就好比让一个只会按食谱做菜的厨师突然面对不同品牌的炉子、不同大小的锅子，他可能就束手无策了。
研究团队开发的VLAC模型就像是给机器人配备了一个智能的"内在导师"。这个导师不仅能看懂图像、理解语言指令，还能实时评估机器人的每一个动作是否朝着目标前进。当机器人尝试抓取一个碗时，这个导师会即时判断："这次抓取比上次更接近成功了"或者"这个动作让情况变糟了"。
更令人惊喜的是，这个系统能够在真实世界中自主学习。研究团队在四个不同的操作任务上进行了测试：扫桌子、抓碗放盘子、展开地毯和舀米饭。结果显示，机器人的成功率从最初的30%提升到了90%，而且只需要200次真实世界的尝试。这就像一个新手司机通过200次练习就从刚学会起步变成了熟练驾驶员。
这项研究的突破性在于解决了机器人学习中的两个关键难题。第一个难题就像是给学习者提供合适的反馈。传统方法就像只在考试结束时才告诉学生分数，中间过程得不到任何指导。VLAC模型则像一个贴心的家教，能够对每一个小步骤都给出评价，告诉机器人"这一步做得不错，继续保持"或者"这里需要调整一下"。
第二个难题是让机器人能够在不同环境中灵活适应。研究团队通过大规模的数据训练，让VLAC模型学会了理解各种不同的场景和任务。这就像培养一个全能型的助手，不管是在厨房、客厅还是办公室，都能快速理解环境并执行相应的任务。
一、智能评估系统：机器人的内在导师
VLAC模型的核心就像是给机器人装上了一个非常智能的"内在评估系统"。这个系统的工作原理有点像我们人类学习新技能时的内心声音。当你学习弹钢琴时，内心会告诉你"这个音弹错了"或"这段旋律比刚才流畅多了"。
这个评估系统最巧妙的地方在于它采用了"对比学习"的方式。就像老师给学生看两份作业，一份写得好，一份写得差，然后告诉学生"看出区别了吗？第一份更工整、逻辑更清晰"。VLAC模型会同时观察机器人执行任务前后的两个画面，然后判断后面的画面是否比前面的画面更接近任务目标。
比如说，当机器人需要把桌上的垃圾扫到垃圾桶里时，系统会比较扫之前和扫之后的桌面。如果垃圾确实被推向了垃圾桶的方向，系统就会给出正面评价；如果垃圾被推到了相反方向，系统就会给出负面评价。这种即时反馈让机器人能够快速调整策略，就像有一个经验丰富的师傅在旁边随时指点。
为了让这个评估系统足够智能和准确，研究团队用了超过4000小时的各种操作视频来训练它。这些视频包括人类的操作演示和机器人的操作记录，涵盖了各种不同的环境、物体和任务。这就像是让一个老师观看了几千小时的学生练习视频，从而积累了丰富的教学经验，能够准确判断学生的每一个动作是进步了还是退步了。
更重要的是，这个系统还学会了理解语言指令。当你对机器人说"请把碗放到盘子上"时，系统不仅能理解这句话的含义，还能结合当前的视觉信息来判断机器人的动作是否符合指令要求。这种多模态的理解能力让机器人能够在复杂的真实环境中准确执行各种任务。
研究团队还特别设计了一些策略来提高评估的准确性。他们让系统学会识别那些看起来在动但实际上没有进展的情况。就像区分"真正的学习"和"表面的忙碌"一样，系统能够判断出机器人的某个动作虽然看起来很努力，但实际上没有推进任务进展。
二、真实世界学习框架：从实践中获得智慧
要让机器人在真实世界中学习，就像让一个学生在真实的工作环境中实习一样，充满了挑战和不确定性。研究团队为此设计了一套完整的学习框架，这套框架就像一个精心设计的学习环境，既能保证学习效果，又能避免"学费"过于高昂。
这个学习框架的运作方式就像一个循环的学习过程。机器人首先尝试执行一个任务，比如抓取桌上的碗。它的动作会被记录下来，同时内在评估系统会对每一步给出评价。如果机器人成功抓到了碗，这次经历就被标记为"成功案例"；如果失败了，就被标记为"失败案例"。然后，机器人会分析这些经历，学习什么样的动作更容易成功，什么样的动作应该避免。
这个过程最有趣的地方在于，机器人不仅从成功中学习，也从失败中学习。就像人类通过试错来掌握技能一样，每一次失败都为机器人提供了宝贵的信息。当机器人抓碗时抓错了位置，系统会记住这个错误，下次遇到类似情况时就会避免重复同样的错误。
为了确保学习过程的稳定性和效率，研究团队还引入了"人机协作"的机制。这就像在学习过程中偶尔有一个经验丰富的导师出手相助。当机器人遇到特别困难的情况时，人类操作员可以介入，展示正确的操作方法。机器人会观察和学习这些示范，然后尝试模仿和改进。
这种协作机制有三个层次的介入方式。最轻微的介入是"重放示范"，就像让学生观看优秀学长的操作录像。中等程度的介入是"回到起点重新开始"，当机器人陷入困境时，操作员会重置环境，让机器人从一个更有利的位置重新尝试。最深度的介入是"手把手指导"，操作员直接演示正确的操作方法，机器人实时学习这些动作。
研究团队发现，这种分层次的人机协作能够显著提高学习效率。在四个测试任务中，采用人机协作的机器人比完全自主学习的机器人学习速度快了约50%，最终的成功率也能达到100%。这证明了适当的人类指导不仅能加速学习过程，还能提高最终的技能水平。
整个学习框架还具备很强的实时性。机器人的每一个动作都会在0.1秒内得到评估和反馈，这种即时反馈对于保持学习的连贯性至关重要。就像学习乐器时，如果错误音符得不到及时纠正，就可能形成错误的习惯一样，机器人学习也需要即时的反馈来保证学习方向的正确性。
三、多任务验证：从理论到实践的跨越
为了验证VLAC模型的实际效果，研究团队设计了四个不同类型的真实世界任务，这些任务就像是为机器人设计的"技能考试"，每一个都考验着不同方面的能力。
第一个任务是"舀米饭并转移"，这个任务看似简单，实际上对机器人来说极具挑战性。米粒是散状的，不像固体物品那样形状规整，机器人需要掌握合适的力度和角度才能成功舀起米饭，还要在转移过程中保持稳定，避免洒落。这就像让一个从未下过厨的人学会用勺子盛汤一样，需要大量的练习才能掌握其中的技巧。
第二个任务是"展开地毯"，这考验的是机器人处理柔性物体的能力。折叠的地毯不像硬质物品有固定的形状，机器人需要找到合适的抓取点，用恰当的力度将地毯举起，然后让它自然展开。这个过程就像教孩子叠被子的逆过程，需要理解布料的物理特性和重力的作用。
第三个任务是"抓碗放盘"，这是一个需要精确操作的任务。机器人不仅要准确抓住碗的边缘，还要将它稳稳地放在盘子的中央。这个任务考验的是机器人的精细操作能力和空间定位能力，就像要求一个人用筷子夹起一个玻璃球并放到指定位置一样精细。
第四个任务是"桌面清理"，机器人需要将桌上的垃圾扫到垃圾桶里。这个任务看起来最简单，但实际上需要机器人准确判断垃圾的位置、计算合适的扫动轨迹，并控制力度确保垃圾能够准确进入垃圾桶而不是散落到地上。
在这四个任务的测试中，VLAC模型展现出了令人惊喜的学习能力。最初，机器人在这些任务上的成功率平均只有30%左右，这相当于一个完全没有经验的新手水平。但经过200次真实世界的练习后，成功率提升到了90%，这种进步速度相当于一个人通过几个小时的练习就从门外汉变成了熟练工。
更令人印象深刻的是，机器人展现出了良好的适应性。当研究团队改变照明条件、调整物体位置或者在不同的桌面上进行测试时，机器人仍然能够保持较高的成功率。这说明机器人学到的不是死板的动作模式，而是真正理解了任务的本质。
研究团队还测试了机器人的跨场景适应能力。他们将在一个环境中训练好的机器人转移到完全不同的环境中，结果发现机器人能够快速适应新环境，成功率只是略有下降。这就像一个在家里学会做菜的人到了朋友家的厨房，虽然炉具和餐具不同，但仍然能够成功完成烹饪任务。
在多机器人协作的测试中，研究团队发现了一个有趣的现象：使用的机器人数量越多，每个机器人达到熟练水平所需的练习次数就越少。当使用8个机器人同时学习时，每个机器人只需要64次练习就能达到80%的成功率，而单个机器人需要325次练习才能达到同样水平。这种"集体学习"的效应就像一个班级的学生互相学习、共同进步一样，彼此的经验可以相互借鉴和分享。
四、技术创新：突破传统局限的智慧
VLAC模型的技术创新就像是在传统机器人技术的基础上进行了一次"大脑升级"。传统的机器人学习方法就像让学生只能通过期末考试来了解学习效果，中间过程得不到任何反馈。而VLAC模型则像配备了一个随时随地的私人教练，能够对每一个细微的动作都给出准确的评价。
这个"私人教练"的核心技术叫做"配对进度理解"。简单来说，就是让系统学会比较两个时刻的情况，判断哪一个更接近目标。这就像教一个人学习品酒，不是告诉他"这瓶酒很好"，而是给他两瓶酒让他比较，告诉他"第一瓶比第二瓶更香醇"。通过大量这样的对比训练，系统逐渐学会了准确判断进步和退步。
系统的另一个创新是将视觉理解、语言理解和动作生成统一在一个模型中。传统方法就像让三个不同的专家分别负责看图、读文字和控制动作，他们之间的沟通往往存在偏差。VLAC模型则像培养了一个全能型人才，能够同时处理视觉信息、理解语言指令并生成相应的动作，这种一体化的处理方式大大提高了响应的准确性和速度。
在动作生成方面，研究团队采用了一种巧妙的"语义化动作表示"方法。传统的机器人动作指令就像计算机代码一样复杂难懂，而VLAC模型将动作转换为类似自然语言的表达方式。比如，机器人手臂的移动不再是一串复杂的数字坐标，而是被表示为"向左移动47毫米，向上移动19毫米"这样更容易理解的形式。这种表示方法让机器人能够更好地理解和生成动作，也让人类更容易监督和调试机器人的行为。
系统还具备了强大的"举一反三"能力。通过在大量不同场景的数据上进行训练，VLAC模型学会了提取任务的本质特征，而不是简单地记忆具体的操作步骤。这就像一个优秀的学生不是死记硬背公式，而是真正理解了数学原理，因此能够解决各种变化的题目。
为了提高学习的稳定性，研究团队还开发了一套"负样本增强"策略。系统不仅学习正确的操作方式，还特意学习各种错误的操作方式，这样就能更好地区分对错。这就像让学生不仅看正确答案，还要分析错误答案，这样能够更深刻地理解知识点。
在实际应用中，VLAC模型展现出了出色的实时性能。系统能够在0.1秒内完成从观察环境到生成动作的全过程，这种快速响应能力对于实时控制至关重要。这就像一个反应敏捷的司机，能够在瞬间对路况变化做出正确反应。
系统的另一个亮点是具备了"上下文学习"能力。当面对全新的任务或环境时，只需要提供一个示例，系统就能快速理解并执行类似的操作。这种学习能力就像一个聪明的助手，看一遍操作演示就能举一反三，在类似情况下正确执行任务。
五、实验成果：数据说话的成功验证
研究团队进行的实验就像是对VLAC模型进行的一次全面"体检"，从多个角度验证了系统的能力和可靠性。实验结果不仅证明了技术的有效性，更展示了这项技术在实际应用中的巨大潜力。
在任务进度理解的测试中，VLAC模型表现出了令人惊叹的准确性。研究团队使用了8个不同的数据集来测试系统的理解能力，其中包括一些系统从未见过的全新场景。结果显示，即使在完全陌生的环境中，VLAC模型仍然能够准确判断任务的进展情况，准确率高达95%以上。这就像让一个从未去过某个城市的人仅凭地图就能准确指路一样令人印象深刻。
特别值得一提的是，系统在识别失败操作方面表现出色。在包含成功和失败案例的测试中，VLAC模型能够清楚地区分出哪些操作是有效的，哪些是无效的。成功操作的评分明显高于失败操作，这种判断能力对于机器人的学习过程至关重要。
在真实世界的操作测试中，四个不同的任务都显示出了显著的学习曲线。以"抓碗放盘"任务为例，机器人最初的成功率只有30%，经过50次练习后提升到60%，100次练习后达到80%，最终在200次练习后稳定在90%以上。这种稳步提升的学习曲线证明了系统确实在从经验中学习，而不是简单的随机改进。
更令人惊喜的是，机器人展现出了良好的技能保持能力。在达到高成功率后，即使暂停训练一段时间，机器人仍然能够保持较高的操作水平，不会出现明显的技能退化。这说明机器人学到的是稳定的技能，而不是临时的行为模式。
环境适应性测试更是展现了VLAC模型的强大泛化能力。当研究团队将机器人从训练环境转移到全新的测试环境时，成功率虽然有所下降，但仍然保持在70%以上的水平。考虑到环境的完全改变，这样的适应能力已经相当出色。在光照变化测试中，即使在闪烁的彩色灯光干扰下，机器人仍然能够正常执行任务，成功率只下降了不到10%。
多机器人协作实验揭示了一个有趣的"规模效应"。当多个机器人同时学习同一个任务时，它们能够共享学习经验，大大加快学习速度。使用8个机器人同时学习时，平均每个机器人只需要64次练习就能达到熟练水平，这比单个机器人学习快了5倍以上。这种集体学习的优势为未来的机器人部署提供了重要启示。
人机协作实验显示了适当人类干预的巨大价值。在完全自主学习、回到起点重新尝试、人类引导探索三种模式中，人类引导探索模式的学习效率最高，能够在更短的时间内达到100%的成功率。这证明了人机协作不是机器人能力不足的妥协，而是提高学习效率的有效策略。
跨任务分析表明，不同任务的学习难度确实存在差异。处理柔性物体（如展开地毯）比处理刚性物体（如抓取碗）更具挑战性，需要更多的练习次数。但即使是最困难的任务，机器人也能在合理的时间内掌握，这证明了VLAC模型的普适性。
六、应用前景：改变未来的技术力量
VLAC技术的应用前景就像打开了一扇通往智能化未来的大门，它不仅能够改变机器人技术本身，更可能深刻影响我们的日常生活和工作方式。这项技术的意义远超出了实验室的范围，它为我们描绘了一个机器人真正融入人类生活的未来图景。
在家庭服务领域，VLAC技术可能带来革命性的变化。未来的家用机器人不再需要为每一项家务活动进行专门编程，而是能够通过观察和学习来掌握各种家务技能。当你搬到新家时，机器人能够快速适应新的环境布局，学会在新厨房里做饭、在新客厅里打扫卫生。这就像雇佣了一个非常聪明的管家，不仅能够执行任务，还能够不断改进自己的工作方式。
在医疗护理方面，这项技术也展现出巨大的应用潜力。护理机器人可以学会为不同的患者提供个性化的护理服务，通过观察患者的反应来调整护理方式。比如，机器人可以学会如何为行动不便的老人提供最舒适的协助，如何根据患者的情绪状态调整交互方式。这种个性化的护理能力可能大大缓解医护人员短缺的问题。
在工业制造领域，VLAC技术可能引发新一轮的自动化革命。传统的工业机器人需要为每一个新产品重新编程，而具备学习能力的机器人可以通过观察工人的操作来快速掌握新的生产流程。这不仅能够大大缩短新产品的投产时间，还能让小批量、个性化生产变得更加经济可行。
在农业领域，学习型机器人可能改变传统的农业生产方式。机器人可以学会识别不同作物的成熟度，掌握最佳的采摘时机和方式。面对不同的天气条件和土壤环境，机器人能够调整自己的操作策略，就像有经验的农民一样做出正确的判断。
教育领域也可能从这项技术中受益。机器人教师助手可以通过观察学生的学习情况来调整教学策略，为每个学生提供个性化的学习支持。这种适应性教学能够帮助不同学习能力的学生都能获得最适合自己的教育资源。
在服务业，学习型机器人可能创造全新的服务体验。餐厅里的机器人服务员可以学会识别常客的偏好，记住他们的用餐习惯，提供更加贴心的服务。酒店里的机器人可以学会为不同文化背景的客人提供合适的服务方式。
然而，这项技术的推广应用也面临着一些挑战。首先是安全性问题，学习型机器人在探索过程中可能会出现意外行为，如何确保学习过程的安全性是一个重要课题。其次是伦理问题，当机器人具备了类似人类的学习能力时，如何定义它们的责任和权利将成为社会需要思考的问题。
成本也是一个现实的考虑因素。目前，VLAC技术需要大量的计算资源和高精度的传感器，这使得相关设备的成本较高。但随着技术的进步和规模化生产，成本有望逐步降低，使这项技术能够更广泛地应用。
数据隐私是另一个需要关注的问题。学习型机器人需要收集大量的环境和用户行为数据，如何保护这些数据的隐私和安全将是技术应用中必须解决的问题。
尽管存在这些挑战，VLAC技术代表的方向是明确的：机器人正在从执行预定程序的工具向具备学习能力的智能助手转变。这种转变可能彻底改变人机协作的模式，让机器人真正成为人类的得力助手。
说到底，VLAC技术最大的意义在于它让机器人第一次具备了真正的学习能力。这不是简单的程序升级，而是一种根本性的能力跃升。就像人类从会使用工具发展到会制造工具一样，机器人从执行程序发展到自主学习，标志着人工智能技术进入了一个新的阶段。
这项由上海AI实验室开发的技术证明了，让机器人在真实世界中学习和适应不再是科幻小说中的幻想，而是正在成为现实的技术。虽然目前还处于实验室阶段，但其展现出的潜力已经让我们看到了一个更加智能化的未来。在这个未来里，机器人不再是冰冷的机器，而是能够学习、适应、进步的智能伙伴。
当然，这项技术的发展还需要时间，从实验室走向实际应用还有很长的路要走。但正如研究团队所展示的那样，每一次200个回合的练习都能带来显著的进步。也许在不久的将来，我们就能在日常生活中见到这些会学习的机器人助手。对于那些希望深入了解这项技术细节的读者，可以通过arXiv:2509.15937访问完整论文，或查看项目主页获取更多资源和演示。
Q&A
Q1：VLAC模型的核心能力是什么？它和传统机器人有什么区别？
A：VLAC模型的核心能力是让机器人能够在真实世界中自主学习和改进。传统机器人就像严格按照食谱做菜的厨师，每一步都必须事先编程好。而VLAC机器人就像配备了智能导师，能够实时评估自己的每个动作是否朝着目标前进，从成功和失败中不断学习，成功率能从30%提升到90%。
Q2：VLAC机器人是如何学会判断自己做得好不好的？
A：VLAC使用"配对进度理解"技术，就像老师给学生看两份作业让他们比较哪份更好。系统会比较任务执行前后的两个画面，判断后面的画面是否更接近目标。比如扫垃圾时，系统会比较扫前扫后的桌面，如果垃圾确实向垃圾桶移动了就给正面评价，反之则给负面评价。
Q3：这项技术什么时候能在日常生活中应用？会不会很昂贵？
A：目前VLAC技术还处于实验室阶段，需要大量计算资源和高精度传感器，成本较高。但研究显示了巨大应用潜力股票配资信息，未来可能应用于家庭服务、医疗护理、工业制造等领域。随着技术进步和规模化生产，成本有望逐步降低，让这种会学习的机器人助手真正走进普通人的生活。
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