机器人也有“元宇宙”？自变量最新世界模型破解试错难题

来源：南方+

不只人类有元宇宙，机器人的“元宇宙”也来了。

近日，深圳自变量机器人团队发布最新自回归世界模型WALL-SS，让机器人拥有了在“虚拟世界”中预演动作的能力。

相关实验显示，该模型最长可连续预测60秒，虚拟环境中的结果与真实机器人实际操作也具有较高一致性。这意味着，机器人学习新任务时，不必再在真实场景中反复试错，困扰行业的“试错成本”难题有望被破解。

WALL-SS 学习“动作—画面变化”的物理规律，生成未来画面。

破解试错难题

机器人在“虚拟世界”练本事

简单来说，WALL-SS就像为机器人打造了一个“元宇宙”。在真正动手前，机器人可以在这个虚拟空间里先试一遍：面对一个杯子，尝试从不同方向伸手、改变夹取位置，观察不同动作带来的结果。成功的动作被保留，失败的及时调整。等找到合适的方法，再让真实机器人执行。

为什么机器人需要这样一个“元宇宙”？目前，机器人学习一项新任务，通常要在真实环境中反复练习。比如让机器人收拾桌面，需不断尝试拿杯子、放东西、移动物品，做错了就重新训练。任务越复杂，所需数据和训练时间就越多，试错成本高。

如果有一个“元宇宙”，机器人就能在里面先练习。但虚拟世界也不能“乱演”——夹爪夹准了杯子该被拿起，夹偏了杯子可能倒，不能不管怎么操作都预测成“成功”。WALL-SS正是针对这一问题改进，让机器人动作与未来画面紧密关联，做到“怎么做，就怎么变”。

从工厂到家庭

降低具身智能落地门槛

这项能力对机器人进入家庭尤为重要。工厂里的机器人通常面对固定环境和重复任务，而家庭环境则完全不同：桌上的杯子、玩具、衣服，每天位置都可能变化，机器人不可能提前把所有情况都练一遍。

有了WALL-SS，机器人可以先在“元宇宙”里大量练习，再到真实环境中执行，大幅减少现实中的试错次数。机器人学习新任务的成本有望进一步降低，具身智能进入家庭等真实场景的门槛也随之下降。

此次自变量发布WALL-SS世界模型，标志着机器人在“虚拟预演”领域迈出关键一步。未来，机器人或许可以从“遇到问题再尝试”，逐步变成“先在虚拟世界想一遍，再到现实中动手”，进一步降低具身智能进入家庭等真实场景的门槛，更加聪明地融入生活。

南方+记者 曾子航

受访者供图