這項(xiàng)由清華大學(xué)、上海人工智能實(shí)驗(yàn)室、上海交通大學(xué)、北京大學(xué)和香港大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)共同完成的突破性研究發(fā)表于2025年1月，論文題為"SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning"。有興趣深入了解的讀者可以通過(guò)arXiv平臺(tái)訪問(wèn)完整論文（論文編號(hào)：arXiv:2509.09674v1）。

你有沒(méi)有想過(guò)，機(jī)器人是如何學(xué)會(huì)精準(zhǔn)地抓取、移動(dòng)和操作物體的？傳統(tǒng)上，機(jī)器人就像一個(gè)只會(huì)按照食譜做菜的廚師，嚴(yán)格按照人類演示的步驟執(zhí)行任務(wù)。但這種方式有個(gè)大問(wèn)題：當(dāng)遇到食譜上沒(méi)有的情況時(shí)，機(jī)器人就束手無(wú)策了。

回到現(xiàn)實(shí)中的機(jī)器人訓(xùn)練，目前主流的方法叫做"監(jiān)督學(xué)習(xí)"，就像老師手把手教學(xué)生寫字一樣。人類操作員需要親自演示成千上萬(wàn)次正確的操作，機(jī)器人通過(guò)觀察這些演示來(lái)學(xué)習(xí)。但這種方法面臨兩個(gè)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：首先，獲取大量高質(zhì)量的演示數(shù)據(jù)既昂貴又耗時(shí)，就像請(qǐng)世界頂級(jí)廚師來(lái)教你做每一道菜一樣；其次，當(dāng)機(jī)器人遇到演示中沒(méi)有涵蓋的新情況時(shí)，它往往表現(xiàn)糟糕，缺乏舉一反三的能力。

正當(dāng)研究人員為這些問(wèn)題苦惱時(shí)，大語(yǔ)言模型領(lǐng)域傳來(lái)了振奮人心的消息。像DeepSeek-R1這樣的模型通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)獲得了驚人的推理能力，它們能夠通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)，自主發(fā)現(xiàn)解決問(wèn)題的新方法。這就像一個(gè)學(xué)生不再死記硬背標(biāo)準(zhǔn)答案，而是學(xué)會(huì)了獨(dú)立思考和推理。這個(gè)成功案例讓研究團(tuán)隊(duì)產(chǎn)生了一個(gè)大膽的想法：能否將這種強(qiáng)化學(xué)習(xí)的威力引入到機(jī)器人領(lǐng)域？

于是，這個(gè)由清華大學(xué)李浩展、左宇新、余家樂(lè)等研究人員組成的團(tuán)隊(duì)開始了他們的探索之旅。他們要解決的核心問(wèn)題是：如何讓機(jī)器人通過(guò)自主試錯(cuò)，而不是僅僅模仿人類演示，來(lái)掌握復(fù)雜的操作技能？

一、從模仿到探索：機(jī)器人學(xué)習(xí)的新范式

傳統(tǒng)的機(jī)器人學(xué)習(xí)就像嚴(yán)格按照菜譜做菜的過(guò)程。研究人員首先收集大量的"標(biāo)準(zhǔn)菜譜"——也就是人類演示的操作數(shù)據(jù)，然后讓機(jī)器人反復(fù)練習(xí)這些固定的動(dòng)作序列。這種方法雖然能讓機(jī)器人在特定場(chǎng)景下表現(xiàn)良好，但一旦環(huán)境發(fā)生變化，或者遇到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中沒(méi)有的情況，機(jī)器人就會(huì)變得笨拙無(wú)比。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)的出現(xiàn)改變了這一切。如果說(shuō)監(jiān)督學(xué)習(xí)是"照本宣科"，那么強(qiáng)化學(xué)習(xí)就是"摸著石頭過(guò)河"。機(jī)器人不再只是被動(dòng)地模仿人類動(dòng)作，而是主動(dòng)嘗試各種可能的操作，通過(guò)環(huán)境的反饋來(lái)判斷哪些行為是好的，哪些是壞的。就像一個(gè)孩子學(xué)走路，摔倒了爬起來(lái)，慢慢找到平衡的訣竅。

這種學(xué)習(xí)方式的魅力在于，機(jī)器人可能會(huì)發(fā)現(xiàn)人類從未想到的巧妙解決方案。研究團(tuán)隊(duì)在實(shí)驗(yàn)中觀察到了一個(gè)有趣的現(xiàn)象，他們稱之為"推切"（pushcut）。原本機(jī)器人被訓(xùn)練通過(guò)"抓取-移動(dòng)-放置"的傳統(tǒng)方式來(lái)移動(dòng)罐子，但在強(qiáng)化學(xué)習(xí)過(guò)程中，機(jī)器人自主發(fā)現(xiàn)了一個(gè)更高效的方法：直接推動(dòng)罐子到目標(biāo)位置，而不是費(fèi)力地抓取和移動(dòng)。這就像你發(fā)現(xiàn)可以用掃把推球進(jìn)門，而不必彎腰撿起球再投擲一樣。

不過(guò)，將強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用到機(jī)器人領(lǐng)域并非易事。與處理文本的大語(yǔ)言模型不同，機(jī)器人需要在真實(shí)的三維世界中進(jìn)行操作，每一次動(dòng)作都會(huì)影響環(huán)境狀態(tài)，而且需要考慮物理定律的約束。這就像在動(dòng)態(tài)變化的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行多輪博弈，難度要大得多。

研究團(tuán)隊(duì)需要解決的第一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是如何讓機(jī)器人高效地生成多樣化的操作軌跡。在文本生成中，模型可以通過(guò)調(diào)整溫度參數(shù)來(lái)產(chǎn)生不同的輸出，但機(jī)器人的動(dòng)作空間要復(fù)雜得多。每個(gè)動(dòng)作都是一個(gè)多維的控制指令，包括機(jī)械臂的位置、姿態(tài)、抓取器的開合狀態(tài)等。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了專門的軌跡采樣機(jī)制，讓機(jī)器人能夠探索更廣泛的動(dòng)作空間。

第二個(gè)挑戰(zhàn)是如何設(shè)計(jì)合適的獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，每個(gè)動(dòng)作都有對(duì)應(yīng)的"標(biāo)準(zhǔn)答案"，但在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，機(jī)器人需要通過(guò)嘗試來(lái)發(fā)現(xiàn)哪些行為能帶來(lái)好的結(jié)果。研究團(tuán)隊(duì)采用了一種簡(jiǎn)潔而有效的方法：只關(guān)注任務(wù)的最終結(jié)果。如果機(jī)器人成功完成了任務(wù)（比如把物體放到了指定位置），整個(gè)操作序列就獲得正向獎(jiǎng)勵(lì)；如果失敗了，就獲得負(fù)向獎(jiǎng)勵(lì)。這種方法避免了復(fù)雜的中間步驟評(píng)估，讓機(jī)器人有更大的自由度去探索不同的解決方案。

二、SimpleVLA-RL：讓機(jī)器人成為自主學(xué)習(xí)者

研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的SimpleVLA-RL框架就像為機(jī)器人量身定制的"自學(xué)成才"系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)的核心理念是讓機(jī)器人通過(guò)大量的試錯(cuò)練習(xí)來(lái)提升技能，而不是僅僅依賴人類的演示。

整個(gè)框架的運(yùn)作過(guò)程可以比作一個(gè)學(xué)生的自主學(xué)習(xí)過(guò)程。首先，機(jī)器人需要有基礎(chǔ)的"入門知識(shí)"——通過(guò)少量的人類演示獲得對(duì)任務(wù)的初步理解，就像學(xué)生在開始自學(xué)前需要掌握基本概念一樣。然后，機(jī)器人開始進(jìn)入"大量練習(xí)"階段，在模擬環(huán)境中反復(fù)嘗試各種操作方法。

在這個(gè)練習(xí)過(guò)程中，系統(tǒng)使用了一種叫做GRPO（群體相對(duì)策略優(yōu)化）的算法。這個(gè)算法的工作原理很巧妙：它讓機(jī)器人同時(shí)嘗試多種不同的操作方法，然后比較這些方法的效果。表現(xiàn)好的方法會(huì)被鼓勵(lì)和強(qiáng)化，表現(xiàn)差的方法會(huì)被逐漸淘汰。這就像一個(gè)班級(jí)里的學(xué)生互相比較學(xué)習(xí)成績(jī)，好的學(xué)習(xí)方法會(huì)被推廣，差的方法會(huì)被改進(jìn)。

為了讓機(jī)器人更好地探索新的解決方案，研究團(tuán)隊(duì)還引入了幾個(gè)重要的"學(xué)習(xí)技巧"。第一個(gè)技巧叫做"動(dòng)態(tài)采樣"，確保機(jī)器人在每次練習(xí)中都能遇到既有成功也有失敗案例的情況，這樣才能有效地學(xué)習(xí)。就像學(xué)生做練習(xí)題時(shí)，既要有會(huì)做的題目增強(qiáng)信心，也要有有挑戰(zhàn)的題目促進(jìn)提高。

第二個(gè)技巧是調(diào)整"探索溫度"，讓機(jī)器人在訓(xùn)練時(shí)更愿意嘗試一些平時(shí)不太會(huì)選擇的動(dòng)作。這就像鼓勵(lì)一個(gè)保守的學(xué)生偶爾嘗試一些創(chuàng)新的解題思路，雖然風(fēng)險(xiǎn)大一些，但可能會(huì)發(fā)現(xiàn)意想不到的好方法。

第三個(gè)技巧是優(yōu)化"信任區(qū)間"，即在保證學(xué)習(xí)穩(wěn)定性的同時(shí)，給機(jī)器人更大的改進(jìn)空間。傳統(tǒng)方法擔(dān)心機(jī)器人變化太快會(huì)不穩(wěn)定，所以限制得很嚴(yán)格，但研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)適當(dāng)放寬這些限制實(shí)際上有助于探索。

整個(gè)系統(tǒng)還具備強(qiáng)大的并行處理能力。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了多環(huán)境并行渲染系統(tǒng)，就像同時(shí)開設(shè)多個(gè)練習(xí)場(chǎng)地，讓機(jī)器人能夠在多個(gè)虛擬環(huán)境中同時(shí)進(jìn)行練習(xí)。這大大提高了學(xué)習(xí)效率，原本需要幾天才能完成的訓(xùn)練現(xiàn)在幾個(gè)小時(shí)就能搞定。

三、驚人的學(xué)習(xí)成果：數(shù)據(jù)稀缺下的高效表現(xiàn)

當(dāng)研究團(tuán)隊(duì)將SimpleVLA-RL系統(tǒng)應(yīng)用到實(shí)際測(cè)試中時(shí)，結(jié)果令人矚目。他們?cè)诙鄠€(gè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)器人操作基準(zhǔn)測(cè)試中驗(yàn)證了這個(gè)方法的有效性，包括LIBERO和RoboTwin等知名測(cè)試平臺(tái)。

最令人印象深刻的是系統(tǒng)在數(shù)據(jù)稀缺情況下的表現(xiàn)。在傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)中，如果每個(gè)任務(wù)只有一個(gè)演示樣本，機(jī)器人的成功率往往非常低。以LIBERO-Long基準(zhǔn)測(cè)試為例，使用傳統(tǒng)方法時(shí)，機(jī)器人的成功率只有可憐的17.3%。但經(jīng)過(guò)SimpleVLA-RL訓(xùn)練后，成功率躍升到了91.7%，提升幅度高達(dá)430%。這就像一個(gè)只看過(guò)一次演示的學(xué)生，通過(guò)自主練習(xí)就能掌握復(fù)雜技能，這在傳統(tǒng)教學(xué)中幾乎是不可能的。

即使在數(shù)據(jù)相對(duì)充足的情況下，強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍然帶來(lái)了顯著的性能提升。在各項(xiàng)測(cè)試中，經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人平均性能提升了8-30個(gè)百分點(diǎn)。更重要的是，這種提升在不同難度級(jí)別的任務(wù)中都得到了體現(xiàn)，從簡(jiǎn)單的物體抓取到復(fù)雜的雙臂協(xié)作操作。

研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)特別有趣的現(xiàn)象：機(jī)器人的泛化能力得到了顯著增強(qiáng)。泛化能力指的是機(jī)器人在面對(duì)訓(xùn)練期間從未見過(guò)的新情況時(shí)的應(yīng)對(duì)能力。傳統(tǒng)的監(jiān)督學(xué)習(xí)往往存在"死記硬背"的問(wèn)題，機(jī)器人在面對(duì)新環(huán)境、新物體或新任務(wù)時(shí)表現(xiàn)會(huì)急劇下降。但經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人展現(xiàn)出了更強(qiáng)的適應(yīng)性。

在空間泛化測(cè)試中，當(dāng)物體位置發(fā)生變化時(shí)，傳統(tǒng)方法訓(xùn)練的機(jī)器人成功率會(huì)顯著下降，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人仍能保持較高的成功率。在物體泛化測(cè)試中，面對(duì)訓(xùn)練時(shí)從未見過(guò)的新物體，強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人的表現(xiàn)也明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。最重要的是，在任務(wù)泛化測(cè)試中，機(jī)器人能夠?qū)W(xué)到的技能遷移到相關(guān)但不同的新任務(wù)中。

這種泛化能力的提升可以用"舉一反三"來(lái)形容。就像一個(gè)學(xué)會(huì)了騎自行車的人能夠更容易學(xué)會(huì)騎摩托車一樣，掌握了強(qiáng)化學(xué)習(xí)技能的機(jī)器人能夠更好地應(yīng)對(duì)各種變化。研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，這是因?yàn)閺?qiáng)化學(xué)習(xí)讓機(jī)器人學(xué)習(xí)到了更本質(zhì)的操作原理，而不是簡(jiǎn)單的動(dòng)作模仿。

四、"推切"現(xiàn)象：機(jī)器人的創(chuàng)造性思維

在所有研究發(fā)現(xiàn)中，最讓人興奮的可能是"推切"（pushcut）現(xiàn)象的出現(xiàn)。這個(gè)現(xiàn)象完美展示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)如何激發(fā)機(jī)器人的"創(chuàng)造性思維"。

傳統(tǒng)訓(xùn)練中，當(dāng)面對(duì)"將罐子移動(dòng)到鍋旁邊"這樣的任務(wù)時(shí)，所有的人類演示都遵循同一套標(biāo)準(zhǔn)流程：機(jī)械臂伸向罐子，抓取罐子，將其提起，移動(dòng)到目標(biāo)位置，然后放下。這是一個(gè)典型的"抓取-移動(dòng)-放置"序列，就像我們?nèi)粘Ｉ钪幸苿?dòng)物品的標(biāo)準(zhǔn)方法。

但在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程中，機(jī)器人自主發(fā)現(xiàn)了一個(gè)更加高效的替代方案。與其費(fèi)力地抓取罐子，機(jī)器人學(xué)會(huì)了直接推動(dòng)罐子滑行到目標(biāo)位置。這種方法不僅更快速，而且更穩(wěn)定，因?yàn)楸苊饬俗ト∵^(guò)程中可能出現(xiàn)的失誤。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)的意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)層面的改進(jìn)。它表明機(jī)器人已經(jīng)具備了某種程度的"獨(dú)立思考"能力，能夠跳出人類預(yù)設(shè)的解決方案框架，找到自己的方法。研究團(tuán)隊(duì)將這種現(xiàn)象與人工智能領(lǐng)域著名的"頓悟時(shí)刻"相提并論，就像AlphaGo在圍棋比賽中下出人類從未想過(guò)的"神之一手"。

類似的創(chuàng)新行為在其他任務(wù)中也有出現(xiàn)。在"將物體A放到物體B右邊"的任務(wù)中，機(jī)器人原本被教導(dǎo)要抓取物體A并精確放置，但它自主學(xué)會(huì)了通過(guò)推動(dòng)來(lái)完成任務(wù)，大大簡(jiǎn)化了操作過(guò)程。這些例子都說(shuō)明，當(dāng)給機(jī)器人足夠的探索自由時(shí)，它們能夠發(fā)現(xiàn)比人類演示更優(yōu)雅的解決方案。

研究團(tuán)隊(duì)分析認(rèn)為，"推切"現(xiàn)象的出現(xiàn)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)本質(zhì)區(qū)別的體現(xiàn)。監(jiān)督學(xué)習(xí)只能讓機(jī)器人模仿已有的行為模式，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)則鼓勵(lì)探索和創(chuàng)新。由于系統(tǒng)只關(guān)注最終結(jié)果（任務(wù)是否成功完成），而不拘泥于具體的執(zhí)行過(guò)程，機(jī)器人獲得了充分的創(chuàng)造空間。

這種創(chuàng)造性的出現(xiàn)對(duì)未來(lái)機(jī)器人發(fā)展具有深遠(yuǎn)意義。它預(yù)示著機(jī)器人可能不再只是人類的簡(jiǎn)單模仿者，而是能夠獨(dú)立思考和創(chuàng)新的智能體。當(dāng)然，這也帶來(lái)了新的思考：我們是否準(zhǔn)備好接受機(jī)器人可能比我們想象的更加"聰明"？

五、從仿真到現(xiàn)實(shí)：真實(shí)世界的成功驗(yàn)證

任何機(jī)器人技術(shù)的最終考驗(yàn)都是在真實(shí)世界環(huán)境中的表現(xiàn)。研究團(tuán)隊(duì)深知這一點(diǎn)，因此他們專門設(shè)計(jì)了從仿真環(huán)境到真實(shí)機(jī)器人的遷移實(shí)驗(yàn)，結(jié)果證明了SimpleVLA-RL的實(shí)用價(jià)值。

實(shí)驗(yàn)中使用的是AgileX Piper機(jī)械臂，這是一款在工業(yè)和研究領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的機(jī)器人設(shè)備。研究團(tuán)隊(duì)選擇了四個(gè)具有代表性的任務(wù)進(jìn)行測(cè)試：堆疊碗具、遞交物塊、抓取瓶子和按響鈴鐺。這些任務(wù)涵蓋了機(jī)器人操作的核心技能，包括精確抓取、穩(wěn)定移動(dòng)和準(zhǔn)確放置。

令人欣慰的是，完全在仿真環(huán)境中訓(xùn)練的機(jī)器人在真實(shí)世界中展現(xiàn)了出色的性能。在堆疊碗具任務(wù)中，經(jīng)過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人成功率達(dá)到70%，相比于傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的32%有了顯著提升，甚至超過(guò)了專門設(shè)計(jì)的基線方法RDT的60%。

更具挑戰(zhàn)性的是抓取瓶子任務(wù)，這個(gè)任務(wù)要求機(jī)器人具備極高的動(dòng)作精度，因?yàn)樯杂衅钇孔泳蜁?huì)倒下或滑落。傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在這個(gè)任務(wù)上完全失敗，成功率為0%，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人達(dá)到了14%的成功率。雖然這個(gè)數(shù)字看似不高，但考慮到任務(wù)的難度以及完全沒(méi)有使用真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，這個(gè)結(jié)果已經(jīng)相當(dāng)令人鼓舞。

在遞交物塊和按響鈴鐺任務(wù)中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人也都顯示出了明顯的優(yōu)勢(shì)。平均而言，經(jīng)過(guò)SimpleVLA-RL訓(xùn)練的機(jī)器人在所有真實(shí)世界任務(wù)中的成功率比傳統(tǒng)方法提高了21個(gè)百分點(diǎn)，這是一個(gè)相當(dāng)可觀的改進(jìn)。

這些真實(shí)世界實(shí)驗(yàn)的成功證明了一個(gè)重要觀點(diǎn)：通過(guò)大規(guī)模仿真訓(xùn)練獲得的技能確實(shí)可以有效地遷移到現(xiàn)實(shí)環(huán)境中。這為機(jī)器人訓(xùn)練開辟了一條全新的道路。傳統(tǒng)上，機(jī)器人需要在真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行大量練習(xí)，這不僅成本高昂，而且存在安全風(fēng)險(xiǎn)。現(xiàn)在，研究團(tuán)隊(duì)證明了可以先在虛擬環(huán)境中進(jìn)行充分訓(xùn)練，然后將學(xué)到的技能應(yīng)用到真實(shí)世界。

這種方法的優(yōu)勢(shì)是顯而易見的。首先，仿真環(huán)境可以提供無(wú)限的練習(xí)機(jī)會(huì)，機(jī)器人可以7天24小時(shí)不間斷地進(jìn)行訓(xùn)練，而且不用擔(dān)心設(shè)備磨損或安全問(wèn)題。其次，仿真環(huán)境可以輕松生成各種邊緣情況和極端場(chǎng)景，幫助機(jī)器人建立更robust的技能。最重要的是，這種方法具有良好的可擴(kuò)展性，一旦在仿真中驗(yàn)證有效，就可以快速部署到大量真實(shí)機(jī)器人上。

六、技術(shù)突破的深度剖析

SimpleVLA-RL的成功并非偶然，而是多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新共同作用的結(jié)果。研究團(tuán)隊(duì)在原有的veRL框架基礎(chǔ)上，針對(duì)機(jī)器人領(lǐng)域的特殊需求進(jìn)行了大量?jī)?yōu)化和改進(jìn)。

首先是軌跡生成機(jī)制的革新。與處理文本序列的語(yǔ)言模型不同，機(jī)器人需要在每個(gè)時(shí)間步都與環(huán)境進(jìn)行交互，獲取新的感知信息，然后決定下一步動(dòng)作。這種閉環(huán)交互使得軌跡生成變得極其復(fù)雜。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了專門的多環(huán)境并行采樣系統(tǒng)，能夠同時(shí)在多個(gè)虛擬環(huán)境中運(yùn)行機(jī)器人，大大提高了數(shù)據(jù)收集效率。

獎(jiǎng)勵(lì)設(shè)計(jì)是另一個(gè)關(guān)鍵創(chuàng)新點(diǎn)。傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)往往依賴復(fù)雜的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，需要人工設(shè)計(jì)各種中間獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)引導(dǎo)學(xué)習(xí)過(guò)程。但這種方法既繁瑣又容易出現(xiàn)獎(jiǎng)勵(lì)偏差問(wèn)題。SimpleVLA-RL采用了極其簡(jiǎn)潔的二元獎(jiǎng)勵(lì)：成功完成任務(wù)獲得1分，失敗獲得0分。這種設(shè)計(jì)的妙處在于它避免了人為偏見的引入，給機(jī)器人最大的探索自由。

為了應(yīng)對(duì)稀疏獎(jiǎng)勵(lì)帶來(lái)的學(xué)習(xí)困難，研究團(tuán)隊(duì)引入了三個(gè)關(guān)鍵的探索增強(qiáng)策略。動(dòng)態(tài)采樣確保每次訓(xùn)練都包含成功和失敗的案例，避免了梯度消失問(wèn)題。溫度調(diào)節(jié)讓機(jī)器人在訓(xùn)練時(shí)更愿意嘗試低概率的動(dòng)作，增加了探索的多樣性。剪裁范圍的調(diào)整則在保持訓(xùn)練穩(wěn)定的同時(shí)給予了更大的策略改進(jìn)空間。

算法層面，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)GRPO算法進(jìn)行了重要改進(jìn)。他們移除了傳統(tǒng)PPO算法中的KL散度正則化項(xiàng)，這樣做的好處是減少了計(jì)算開銷，同時(shí)避免了參考策略對(duì)探索的限制。群體相對(duì)優(yōu)勢(shì)計(jì)算確保了即使在獎(jiǎng)勵(lì)稀疏的情況下，算法也能提供有效的學(xué)習(xí)信號(hào)。

系統(tǒng)架構(gòu)方面，SimpleVLA-RL實(shí)現(xiàn)了訓(xùn)練、推理和環(huán)境渲染的一體化整合。這種設(shè)計(jì)不僅提高了系統(tǒng)效率，還簡(jiǎn)化了部署流程。研究團(tuán)隊(duì)特別優(yōu)化了GPU內(nèi)存使用和計(jì)算資源分配，使得整個(gè)系統(tǒng)能夠在8塊NVIDIA A800顯卡上高效運(yùn)行。

七、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證的全方位展示

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了極其全面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，涵蓋了從基礎(chǔ)功能測(cè)試到復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景的各個(gè)層面。實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)果的一致性為SimpleVLA-RL的有效性提供了堅(jiān)實(shí)的證據(jù)。

在LIBERO基準(zhǔn)測(cè)試中，研究團(tuán)隊(duì)選擇了四個(gè)不同的子測(cè)試套件，每個(gè)都針對(duì)不同的挑戰(zhàn)。LIBERO-Spatial測(cè)試空間推理能力，要求機(jī)器人理解"左邊"、"右邊"、"上面"等空間關(guān)系。LIBERO-Object測(cè)試物體泛化能力，機(jī)器人需要處理訓(xùn)練時(shí)從未見過(guò)的新物體。LIBERO-Goal測(cè)試任務(wù)理解能力，涉及更復(fù)雜的目標(biāo)描述。LIBERO-Long測(cè)試長(zhǎng)期規(guī)劃能力，要求機(jī)器人完成包含多個(gè)子步驟的復(fù)雜任務(wù)。

在所有這些測(cè)試中，SimpleVLA-RL都取得了顯著的性能提升。最引人注目的是在LIBERO-Long測(cè)試中的表現(xiàn)，成功率從86.5%提升到98.5%，幾乎達(dá)到了完美水平。這個(gè)結(jié)果特別重要，因?yàn)殚L(zhǎng)期規(guī)劃一直是機(jī)器人領(lǐng)域的難題，需要機(jī)器人不僅能執(zhí)行單個(gè)動(dòng)作，還要能制定和執(zhí)行包含多個(gè)步驟的復(fù)雜策略。

RoboTwin測(cè)試平臺(tái)提供了更加現(xiàn)實(shí)的雙臂操作場(chǎng)景。這里的任務(wù)通常需要兩只機(jī)械臂協(xié)調(diào)配合，就像人類使用雙手完成復(fù)雜任務(wù)一樣。在RoboTwin1.0的測(cè)試中，SimpleVLA-RL將平均成功率從39.8%提升到70.4%，提升幅度超過(guò)30個(gè)百分點(diǎn)。在更新的RoboTwin2.0測(cè)試中，性能提升更加顯著，從38.3%躍升至68.8%，幾乎翻了一倍。

特別值得關(guān)注的是不同任務(wù)復(fù)雜度下的表現(xiàn)分析。研究團(tuán)隊(duì)將RoboTwin2.0中的12個(gè)任務(wù)按照所需步驟數(shù)量分為四個(gè)難度級(jí)別：短期任務(wù)（112-130步）、中期任務(wù)（151-223步）、長(zhǎng)期任務(wù)（283-313步）和超長(zhǎng)期任務(wù)（466-637步）。結(jié)果顯示，SimpleVLA-RL在所有難度級(jí)別上都實(shí)現(xiàn)了一致的改進(jìn)，證明了方法的普適性。

數(shù)據(jù)效率分析揭示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的另一個(gè)重要優(yōu)勢(shì)。在極端數(shù)據(jù)稀缺的情況下（每個(gè)任務(wù)只有一個(gè)演示樣本），傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法幾乎完全失效，而SimpleVLA-RL仍能達(dá)到接近完整數(shù)據(jù)訓(xùn)練的效果。這個(gè)發(fā)現(xiàn)對(duì)于實(shí)際應(yīng)用具有重大意義，因?yàn)樵诤芏喱F(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，獲取大量高質(zhì)量演示數(shù)據(jù)是極其困難的。

泛化能力測(cè)試進(jìn)一步證實(shí)了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)。研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了巧妙的實(shí)驗(yàn)，將每個(gè)任務(wù)類別中的10個(gè)任務(wù)分為9個(gè)訓(xùn)練任務(wù)和1個(gè)測(cè)試任務(wù)，然后觀察機(jī)器人在未見過(guò)的任務(wù)上的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)往往出現(xiàn)嚴(yán)重的過(guò)擬合現(xiàn)象，在新任務(wù)上的表現(xiàn)急劇下降，而強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)器人顯示出了更好的泛化能力。

八、未來(lái)影響與思考

SimpleVLA-RL的成功不僅僅是一個(gè)技術(shù)突破，更代表了機(jī)器人學(xué)習(xí)范式的根本性轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變的深遠(yuǎn)影響可能會(huì)重塑整個(gè)機(jī)器人行業(yè)的發(fā)展軌跡。

從技術(shù)發(fā)展角度來(lái)看，這項(xiàng)研究證明了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域的巨大潛力。過(guò)去，研究者們普遍認(rèn)為強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人應(yīng)用中存在樣本效率低、訓(xùn)練不穩(wěn)定等問(wèn)題，但SimpleVLA-RL的成功表明這些問(wèn)題并非不可克服。通過(guò)適當(dāng)?shù)乃惴ㄔO(shè)計(jì)和系統(tǒng)優(yōu)化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以成為機(jī)器人訓(xùn)練的主流方法。

這種轉(zhuǎn)變最直接的好處是大大降低了機(jī)器人訓(xùn)練的成本和門檻。傳統(tǒng)方法需要大量的人工演示數(shù)據(jù)，這不僅耗時(shí)耗力，而且需要專業(yè)的操作員。而強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法可以讓機(jī)器人自主學(xué)習(xí)，只需要提供任務(wù)目標(biāo)和基本的環(huán)境設(shè)置。這就像從"一對(duì)一私教"轉(zhuǎn)向"自學(xué)成才"，效率提升是顯而易見的。

更重要的是，強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來(lái)的創(chuàng)造性和適應(yīng)性為機(jī)器人應(yīng)用開辟了新的可能性。"推切"現(xiàn)象的出現(xiàn)暗示著機(jī)器人可能會(huì)發(fā)現(xiàn)人類從未想到的解決方案，這種創(chuàng)新能力在復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中尤其寶貴。當(dāng)機(jī)器人面對(duì)前所未見的情況時(shí)，它們不再只能依賴預(yù)設(shè)的程序，而是能夠即時(shí)適應(yīng)和創(chuàng)新。

從應(yīng)用前景來(lái)看，這項(xiàng)技術(shù)的影響可能會(huì)首先在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域顯現(xiàn)。制造業(yè)中的很多任務(wù)具有重復(fù)性強(qiáng)、目標(biāo)明確的特點(diǎn)，非常適合強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法。機(jī)器人可以通過(guò)自主練習(xí)快速掌握新的裝配工藝，適應(yīng)產(chǎn)品設(shè)計(jì)的變化，甚至優(yōu)化生產(chǎn)流程。

服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域也將受益匪淺。家庭服務(wù)機(jī)器人需要應(yīng)對(duì)千變?nèi)f化的家庭環(huán)境，傳統(tǒng)的預(yù)編程方法顯然無(wú)法覆蓋所有可能的情況。強(qiáng)化學(xué)習(xí)讓機(jī)器人具備了學(xué)習(xí)和適應(yīng)的能力，可以根據(jù)每個(gè)家庭的具體情況調(diào)整行為模式。

當(dāng)然，這種技術(shù)進(jìn)步也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)和思考。機(jī)器人具備了一定程度的"創(chuàng)造性"后，如何確保這種創(chuàng)造性朝著我們期望的方向發(fā)展？如何在給予機(jī)器人探索自由的同時(shí)保證安全性？這些問(wèn)題需要在技術(shù)發(fā)展的同時(shí)得到充分考慮。

研究團(tuán)隊(duì)也坦誠(chéng)地指出了當(dāng)前方法的一些限制。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效果很大程度上依賴于初始模型的質(zhì)量，如果基礎(chǔ)能力太弱，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也難以發(fā)揮作用。此外，雖然方法在仿真環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異，但現(xiàn)實(shí)世界的復(fù)雜性仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

說(shuō)到底，SimpleVLA-RL為我們展示了機(jī)器人學(xué)習(xí)的一個(gè)新方向。它讓我們看到，機(jī)器人不僅可以成為人類的得力助手，更可能成為具有一定自主性和創(chuàng)造性的智能伙伴。這種轉(zhuǎn)變的意義遠(yuǎn)不止于技術(shù)層面，它可能會(huì)改變我們對(duì)人工智能、對(duì)機(jī)器人、甚至對(duì)智能本質(zhì)的理解。當(dāng)機(jī)器人開始表現(xiàn)出"推切"這樣的創(chuàng)新行為時(shí)，我們不禁要問(wèn)：這還只是程序的執(zhí)行，還是已經(jīng)觸及了某種更深層次的智能？

這項(xiàng)研究為這些深刻問(wèn)題的探索提供了新的起點(diǎn)。隨著技術(shù)的不斷完善和應(yīng)用的日益廣泛，我們有理由期待看到更多令人驚喜的發(fā)現(xiàn)和突破。

Q&A

Q1：SimpleVLA-RL是什么？它與傳統(tǒng)的機(jī)器人訓(xùn)練方法有什么區(qū)別？

A：SimpleVLA-RL是清華大學(xué)等機(jī)構(gòu)開發(fā)的一種新型機(jī)器人訓(xùn)練框架，它讓機(jī)器人通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)自主試錯(cuò)來(lái)掌握技能，而不是僅僅模仿人類演示。就像從"照本宣科"變成"摸著石頭過(guò)河"，機(jī)器人可以探索和發(fā)現(xiàn)人類從未想到的操作方法，比如發(fā)現(xiàn)推動(dòng)物體比抓取更高效的"推切"現(xiàn)象。

Q2：SimpleVLA-RL在數(shù)據(jù)稀缺情況下表現(xiàn)如何？

A：表現(xiàn)極其出色。在LIBERO-Long測(cè)試中，當(dāng)每個(gè)任務(wù)只有一個(gè)演示樣本時(shí)，傳統(tǒng)方法成功率只有17.3%，而SimpleVLA-RL能達(dá)到91.7%，提升幅度高達(dá)430%。這意味著機(jī)器人只需要看一次人類演示，就能通過(guò)自主練習(xí)掌握復(fù)雜技能，大大降低了訓(xùn)練成本。

Q3：SimpleVLA-RL訓(xùn)練的機(jī)器人能在真實(shí)世界中工作嗎？

A：能夠成功遷移到真實(shí)世界。研究團(tuán)隊(duì)用AgileX Piper機(jī)械臂進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)顯示，完全在仿真環(huán)境中訓(xùn)練的機(jī)器人在真實(shí)世界任務(wù)中平均成功率比傳統(tǒng)方法提高了21個(gè)百分點(diǎn)。在堆疊碗具任務(wù)中達(dá)到70%成功率，在要求極高精度的抓取瓶子任務(wù)中也實(shí)現(xiàn)了14%的成功率。