预见者 —— 由上海人工智能实验室携手北京大学等多个机构开发的全链条操作系统

Seer指的是什么

由上海AI实验室、北京大学计算机科学与技术学院及软件与微电子学院等多家机构共同研发的端到端操作系统名为Seer。该系统旨在实现机器人视觉预测和动作执行的高度整合。通过结合过去的行动信息以及目标指令（比如语言命令），Seer能够预见未来的状态，并利用逆向动力学模型来生成相应的运动信号。此系统的架构基于Transformer，能处理多种类型的数据输入，有效集成视觉、语音及机器人的自身感知数据。在实际的机器人操作任务中，与现有的顶级技术相比，Seer的操作成功率提升了43%，并且能够适应各种复杂的环境场景展示出强大的泛化能力。根据CALVIN ABC-D基准测试的结果，在控制算法的表现上，Seer达到了平均完成长度为4.28的任务表现，并超越了同类模型的整体性能水平。

Seer的核心特性

• 运动预估依据现有的视野情况与预定的目标，推算出适宜的机器人操作步骤。通过逆向动力学模型来评估达成目的所需的一系列过渡动作。
• 视像预估Seer拥有条件性视觉预测能力，能够预示出在接下来一段时间里的RGB影像情况。这项功能使机器人能够“洞察”到即将发生的视觉变化，从而更有效地进行行为规划与调节。
• 多种模式的整合结合视觉数据、语言指令及机器人工作状况等多元化的信息源，以达成对复杂的操作任务的认知与实施。通过采用多模态编码技术来集成各类不同的特性表现，从而为行为预估与图像前瞻供应详尽的情境背景资料。
• 普遍适用性通过在大型机器人数据集上进行预训练，Seer展现了出色的适应性。即使是在全新的环境、未曾见过的物件和不同的光线条件中，乃至遭受严重干扰的情况下，其表现依旧十分稳定。
• 信息效能Seer通过大规模的数据在预训练过程中掌握了大量的初始知识，这使得它在面对具体的应用场景时只需经过小范围调整就能表现出色，从而有效减少了对额外数据收集与标记的需求及成本。

Seer的核心技术机制

• 全程一体化设计通过采用端到端的设计框架，该方案实现了对视觉预估与反向动力学预估的深度融合。在训练阶段中，视觉预估组件与反向动力学组件共同进行优化调整，使得模型能够高效整合视觉数据和动作细节信息，从而提升动作预测的精确度。
• Transformers结构利用Transformer框架来解析视觉场景与行动数据。该架构能够识别出在图像流及行为模式中错综复杂的关联性，从而赋予系统卓越的特性分析与表达效能。
• 首先出现的是身份验证令牌和操作令牌。Seer采用了预知标记（foresight token）及行为标记（action token）。预知标记负责预测未来的RGB影像，而行为标记则评估当前观察与未来预期观测之间的过渡动作。这两种标记通过一个多模态编码器与输入的RGB图像、机器人状态和语言标签相结合，并利用单向注意力掩码技术实现深层次的信息整合。
• 定向注意遮罩Seer采用了独特的单向注意力遮罩技术，使动作标记能够全面结合历史与未来预测数据。这不仅促进了信息在深层神经网络中的有效集成，还增强了模型的动作预测精度和稳定性。
• 大规模前期训练及后续调整Seer起初通过在一个大型的机器人数据集合（例如DROID）上的预训练过程获得了广泛的视觉与行动预先知识。当应用于具体的工作时，该模型仅需借助有限的特定任务数据进行轻微调节，即可匹配实际的操作环境及目的。

Seer项目的仓库位置

• 官方网站项目版块：https://github.io/nimolty/Seer
• Git存储库：在GitHub上的OpenRobotLab组织下可以找到名为Seer的项目。
• 关于arXiv上的科技学术文章在学术论文数据库中可以找到这份研究文档，其在线链接为：https://arxiv.org/pdf/2412.15109。

Seer的使用情境

• 制造业智能化引导机器人精确安置车辆组件，增强组装效率与品质。
• 客户服务自动化系统协助服务型机器人精准地根据需求把物品送入房间，增强顾客的满意度。
• 健康管理充当虚拟手术机器人关键组件的角色，帮助医学生掌握并训练其手术技术。
• 运输和库存管理自动化的分类系统能够高效且精准地把包裹导向正确的通道，从而提升了分类的速度和准确性。
• 教育培训领域用作教学示例，以协助学生们更深刻地掌握机器人编程中的高阶技术与算法。