VPP：清华与星动纪元联合发布首个AIGC机器人大模型

VPP是什么

VPP（Video Prediction Policy）是由清华大学与星动纪元联合开发的首个基于AIGC技术的智能机器人模型。该系统采用先进的视频扩散模型进行预训练，通过学习海量互联网视频数据，能够直接预测未来场景并生成相应的机器人动作指令。VPP的核心优势在于其具备前瞻性预测能力，不仅能够高频次预测未来的环境变化，还能快速执行对应的动作指令。这种创新性设计使它实现了跨机器人形态的无缝切换，并大幅降低了对高精度机器人实体数据的依赖需求。在Calvin ABC-D基准测试中，VPP的表现接近满分水平，在处理复杂的真实世界任务时也展现出色能力。其开源特性为具身智能机器人的技术发展提供了重要支持。

VPP的主要功能

• 未来场景预测能力：赋予机器人提前预判环境变化的能力，显著提升其在复杂任务中的适应性和灵活性。
• 高频预测与执行机制：支持6-10Hz的预测频率和超过50Hz的动作控制频率，确保动作执行的流畅性和实时性。
• 跨形态学习能力：通过直接学习不同机器人形态（包括人类操作）的视频数据，有效降低高质量训练数据的获取成本。
• 多任务处理与泛化性能：在抓取、放置、堆叠、倒水和工具使用等复杂操作中表现出色，展现出强大的任务适应能力。
• 可解释性与优化支持：通过预测视频提前识别潜在失败场景，为开发者提供明确的调试方向，便于进行针对性优化。

VPP的技术原理

• 基于视频扩散模型（VDM）的视觉预测机制：采用预训练的视频扩散模型（如Stable Video Diffusion），通过单步去噪过程生成具有未来帧预测能力的视觉表示。这种表示不仅包含当前帧的信息，还能明确预测后续帧的变化趋势。
• 动作决策与执行框架：利用Video Former对预测性视觉特征进行时空信息聚合，并结合扩散策略（Diffusion Policy）生成具体的机器人动作指令，实现从环境感知到动作执行的端到端优化。
• 高效训练与模型泛化：通过互联网视频数据和实际机器人操作数据的联合训练，降低对高质量实体数据的依赖。借助跨形态学习框架，VPP能够直接处理不同机器人形态的视频数据，显著提升模型的适应能力和泛化性能。

VPP的开源项目地址

• 官方网站：https://video-prediction-policy.github.io/
• GitHub仓库：https://github.com/roboterax/video-prediction-policy
• 技术论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.14803

VPP的应用场景

• 家庭服务领域：适用于日常家务操作（如倒水、取物）、老人及儿童护理（如物品递送）等场景。
• 工业自动化：在智能制造中用于机械臂路径规划和复杂装配任务处理。
• 医疗健康：辅助手术机器人完成高精度操作，提升医疗服务质量。
• 教育培训：为机器人教育提供技术支持，助力智能教育装备研发。
• 商业服务：应用于智能客服、物流配送等商业场景，提升服务效率和质量。