摘要： 新加坡国立大学邵林团队近日发布了一种名为FLIP的通用机器人规划模型，该模型基于世界模型，通过模拟物理世界，使机器人能够像人类一样进行任务规划，从而在复杂、多阶段任务中表现出更强的通用性和灵活性。该研究成果已发表在ICLR 2025上，并在CoRL 2024 LEAP Workshop中被选为口头报告。
北京，[当前日期] – 在人工智能和机器人技术领域，如何让机器人像人类一样具备通用、解决长时序复杂任务的规划能力，一直是研究人员孜孜以求的目标。近日，新加坡国立大学（NUS）邵林团队取得了一项突破性进展，他们提出的FLIP模型，为机器人任务规划提供了一种全新的范式。
人类在面对复杂任务时，能够预想可能的动作，预测其结果，并基于常识进行评估，最终选择最佳方案。这种能力的核心在于人类大脑中构建的“世界模型”和通用的价值函数，赋予了我们对未来状态的想象和规划能力。然而，现有的机器人技术在处理复杂任务时，往往依赖于特定任务的数据和预设指令，缺乏人类的灵活性和通用性。
为了解决这一难题，NUS邵林团队提出了FLIP（Flow-Centric Generative Planning）框架，这是一种基于世界模型的视频空间任务搜索和规划方法。该方法的核心在于：
- 动作提出模块： 生成多个图像流方案，模拟不同的动作。
- 动力学预测模块： 根据图像流预测短期视频结果，模拟物理世界的变化。
- 价值函数预测模块： 评估视频生成结果的优劣，模拟人类的常识判断。
与现有方法不同，FLIP直接基于机器人视觉空间进行任务规划，无需额外的语言描述或底层机器人动作，从而避免了数据标注的难题，并能描述精细复杂的动作细节，例如灵巧手的操作。此外，FLIP采用图像流作为动作表示，能够通用且简洁地表达不同机器人和物体的运动，并可直接从视频数据中获取，极大地提高了模型的效率和可扩展性。
该团队通过实验验证了FLIP的有效性。实验结果表明，FLIP不仅可以成功解决模拟和真实环境下的多种机器人操控任务，如布料折叠、展开等，还能生成高质量的长期视频结果。这些图像流和视频规划还能用于指导低层次策略的训练。
“FLIP的创新之处在于它将图像流作为核心，构建了一个能够模拟物理世界的通用模型，”该论文的第一作者，新加坡国立大学博士生高崇凯表示，“通过这种方式，机器人可以像人类一样，在执行任务之前进行规划和预测，从而更好地完成复杂的操作任务。”
邵林教授作为通讯作者也指出：“FLIP的成功证明了世界模型在机器人任务规划中的巨大潜力。我们相信，随着技术的不断发展，未来的机器人将能够更好地理解和适应物理世界，从而在更多领域发挥重要作用。”
该研究的共同作者还包括北京大学实习生张浩卓，新加坡国立大学博士生徐志轩，以及新加坡国立大学硕士生蔡哲豪。
参考文献：
- Gao, C., Zhang, H., Xu, Z., Cai, Z., & Shao, L. (2025). FLIP : Flow-Centric Generative Planning as General-Purpose Manipulation World Model. International Conference on Learning Representations (ICLR).
https://arxiv.org/abs/2412.08261
项目主页： https://nus-lins-lab.github.io/flipweb/
代码链接： https://github.com/HeegerGao/FLIP
未来展望：
FLIP模型的发布，为机器人技术的发展注入了新的活力。随着研究的深入，我们有理由相信，未来的机器人将能够更好地理解和适应物理世界，从而在更多领域发挥重要作用，例如智能制造、医疗健康、家庭服务等。然而，我们也应该意识到，机器人技术的发展仍然面临着诸多挑战，例如如何提高模型的鲁棒性、如何处理复杂环境中的不确定性等。只有不断探索和创新，才能真正实现通用机器人的目标。
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