上海AI Lab联手北大，Seer端到端操作模型重磅发布

引言：

想象一下，机器人不仅能看到周围的世界，还能“预见”未来，并根据预见的结果自主规划行动。这并非科幻小说的情节，而是上海AI实验室联合北京大学等机构共同研发的端到端操作模型“Seer”所展现的强大能力。这款模型不仅在机器人操作的成功率上取得了显著突破，更预示着机器人智能领域即将迎来一场深刻的变革。

主体：

Seer：机器人智能的“先见之明”

Seer，一个由上海AI实验室、北京大学计算机科学与技术学院、北京大学软件与微电子学院等顶尖机构联合打造的端到端操作模型，其核心创新在于实现了机器人视觉预测与动作执行的高度协同。它不再仅仅是执行预设指令的工具，而是拥有了“先见之明”的智能体。

Seer 的工作原理可以概括为：首先，它结合历史信息和目标信号（例如，用户输入的语言指令），预测未来时刻的环境状态。接着，通过逆动力学模型，生成实现目标所需的动作序列。这种“先预测，再行动”的模式，赋予了机器人更强的自主性和适应性。

Seer 的核心功能：

动作预测： 根据当前的视觉状态和目标，预测出合适的机器人动作，并通过逆动力学模型估计实现目标所需的中间动作序列。
视觉预测： 具备条件视觉预测功能，能预测未来一定时间步内的RGB图像，让机器人“预见”未来的视觉状态，更好地规划和调整动作。
多模态融合： 融合视觉、语言和机器人状态等多种模态的信息，实现对复杂任务的理解和执行。通过多模态编码器整合不同模态的特征，为动作预测和视觉预测提供全面的上下文信息。
泛化能力： 经过在大规模机器人数据集上的预训练，Seer 展现出强大的泛化能力，在未见场景、新物体、不同光照条件下以及面对高强度干扰时，依然保持稳定的性能。
数据效率： Seer 在预训练阶段用大量数据学习到丰富的先验知识，因此在下游任务中仅需要少量的微调数据即可达到较好的性能，降低了数据采集和标注的成本。

技术解析：Transformer架构与“先见令牌”

Seer 的技术核心在于其端到端的架构设计，将视觉预测和逆动力学预测紧密结合。在训练过程中，视觉预测模块和逆动力学模块协同优化，使模型能充分利用视觉和动作信息，实现更准确的动作预测。

模型采用了基于Transformer的架构，这种架构能够捕捉到视觉和动作序列中的复杂依赖关系，为模型提供强大的特征提取和表示能力。为了更好地实现预测，Seer 引入了“先见令牌”（foresight token）和“动作令牌”（action token）。先见令牌预测未来的RGB图像，动作令牌估计当前和预测未来观察之间的中间动作。这两个令牌基于多模态编码器与输入的RGB图像、机器人状态和语言令牌进行融合，并通过单向注意力掩码实现深度的信息整合。

单向注意力掩码的设计，使得动作令牌能够充分整合过去和未来的预测信息，有助于模型在多层网络中实现更深层次的信息融合，从而提高动作预测的准确性和鲁棒性。

Seer 的卓越表现：超越SOTA的性能

Seer 在真实机器人任务中展现出惊人的性能。其操作成功率较当前SOTA（State-of-the-Art，即当前最佳）模型提升了43%，并且在多种复杂场景下表现出优异的泛化能力。在控制算法测试基准CALVIN ABC-D Benchmark中，Seer的平均任务完成长度达4.28，综合领先同类模型。这些数据有力地证明了 Seer 在机器人操作领域的领先地位。

应用前景：从工业到医疗，Seer 的无限可能

Seer 的强大能力使其在多个领域具有广阔的应用前景：

工业自动化： 指导机器人精准安装汽车部件，提高装配效率和质量。
服务机器人： 帮助服务机器人按需将物品准确送达客房，提升客户体验。
医疗健康： 作为虚拟手术机器人的核心，辅助医学生学习和练习手术技能。
物流与仓储： 自动化分拣系统快速准确地将包裹分拣到指定通道，提高分拣效率。
教育行业： 作为教学案例，帮助学生深入理解机器人编程的高级技术和算法。

开源共享：推动机器人智能的共同进步

Seer 的项目团队秉持开放共享的精神，将项目代码、论文和相关资源公开，方便研究人员和开发者学习和使用。

项目官网： https://nimolty.github.io/Seer
GitHub仓库： https://github.com/OpenRobotLab/Seer
arXiv技术论文： https://arxiv.org/pdf/2412.15109

结论：

Seer 的诞生标志着机器人智能领域迈出了重要一步。它不仅在技术上取得了突破，更在应用层面展现出巨大的潜力。通过端到端的架构设计、Transformer架构的运用以及“先见令牌”等创新机制，Seer 赋予了机器人更强的感知能力、预测能力和执行能力。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，Seer 将在未来的机器人智能领域扮演更加重要的角色，推动人类社会向更加智能化的方向发展。

参考文献：