开放 X-Embodiment：彻底改变跨 20 多种形态的大规模机器人学习

开放 X-Embodiment 简介

在快速发展的机器人技术和人工智能领域，开放 X-Embodiment 数据集是一个具有突破性的协作成果。这种大规模机器人学习资源汇集了来自 22 多种不同机器人形态的 100 多万条机器人轨迹，为训练像 RT-X 这样的通用模型铺平了道路。对于机器人研究人员、人工智能工程师、机器人公司和机器人操作员来说，了解开放 X-Embodiment 对于推进多形态机器人技术 和实现跨形态泛化至关重要。 通过多样化的形态扩展机器人学习

开放 X-Embodiment 的核心是通过汇集来自不同来源的机器人学习数据集 来解决机器人技术中数据稀缺的挑战。这使得可以开发能够跨硬件变体泛化的模型，从而减少了对特定于硬件的训练的需求。正如关于开放 X-Embodiment 的一项关键研究 中强调的那样，这种方法不仅增强了机器人技术的可扩展性，而且还通过减少开发成本来提高机器人技术的投资回报率。 RT-X：一种多形态机器人转换器

RT-X 模型的架构

RT-X 模型建立在开放 X-Embodiment 的基础上，集成了视觉-语言-动作模型（机器人技术中的 VLA 模型）与基于转换器的设计。这些模型处理多模式输入，包括图像、自然语言指令和动作序列，以预测跨形态的机器人行为。 伯克利人工智能研究关于开放 X-Embodiment

根据开放 X-Embodiment 项目页面 的见解，RT-X 将异构数据集上的预训练与通过模仿学习进行的微调相结合。这种方法利用大规模机器人训练 来实现新兴能力，例如改进的 sim-to-real 传输。 Google AI 博客：推进机器人学习

• 用于处理可变动作空间的转换器架构
• 与 VLM 集成以实现零样本任务执行
• 随着数据多样性展示性能提升的缩放定律

训练方法和挑战

训练 RT-X 涉及解决数据异质性，例如不同的观察格式和动作空间。正如DeepMind 文章 中讨论的那样，动作和图像的标记化等技术可以标准化数据。 按照我能做的，而不是我说的：在机器人可供性中扎根语言

多形态数据集 的主要挑战包括确保跨 20 多种形态的兼容性。开放 X-Embodiment 通过协作数据共享克服了这一问题，从而提高了数据收集效率，并为小型公司降低了高达 40% 的成本。 跨形态模仿学习

基准和性能洞察

机器人学习基准表明，RT-X 在泛化任务上的成功率比专家模型高 50%。使用像RLBench 这样的套件进行的评估突出了与之前的 Bridge 或 RoboTurk 等数据集相比，卓越的跨形态泛化。 DeepMind 发布开放 X-Embodiment 数据集

这些结果强调了大规模机器人数据集 在培养稳健性方面的价值，尤其是在未见过的环境中。 微软研究院关于多形态机器人技术

与视觉-语言-动作模型集成

在开放 X-Embodiment 上训练的机器人技术中的 VLA 模型可以通过自然语言实现零样本执行。正如RT-2 研究 中探讨的那样，这弥合了高级规划与低级控制之间的差距。

对于机器人操作员来说，这意味着更简单的部署策略，模型可以适应新的形态而无需重新训练。

来自远程操作数据的洞察

通过机器人远程操作 进行的人工演示提高了模型的稳健性。开放 X-Embodiment 包括来自不同形态的远程操作数据，从而降低了现实场景中的故障率。

根据一项关于远程操作工作流程的研究，远程操作最佳实践 涉及符合人体工程学的设置和触觉反馈。

1. 设置符合人体工程学的远程操作站
2. 使用触觉手套进行精确控制
3. 纳入实时反馈循环

机器人技术的可扩展性和投资回报率

开放 X-Embodiment 通过最大限度地减少每个机器人的数据集来提高机器人技术的可扩展性。机器人公司可以实现高达 30% 的任务性能改进，从而加快市场进入速度并提高机器人技术的投资回报率。

数据收集效率是关键，协作模型可将开发时间缩短 50%。对于初创公司来说，这意味着利用共享的机器人技术的人工智能训练数据 而无需从头开始构建。

未来方向和实用工具

未来的扩展可能包括软机器人技术和用于主动数据收集的强化学习。像开放 X-Embodiment GitHub 和 ROS 这样的工具支持实际实施。

对于机器人操作员来说，通过 AY-Robots 等平台，提供 24/7 全天候数据收集，从机器人远程操作中获利是可行的。

与先前数据集的比较分析

与 Bridge 或 RoboTurk 相比，开放 X-Embodiment 提供了卓越的多样性，从而在机器人学习基准 中获得了更好的指标。

来自 Bridge 数据集 和 RoboTurk 的研究表明，开放 X-Embodiment 在多形态机器人训练方面具有优势。

部署策略和最佳实践

有效的机器人部署策略涉及用于快速适应的预训练模型。来自跨形态学习 的见解使生产中的无缝集成成为可能。

操作员可以使用像 Amazon Mechanical Turk 这样的工具来优化工作流程，以进行众包数据。

结论

开放 X-Embodiment 是大规模机器人学习的颠覆者，它提供了用于增强泛化和效率的工具和见解。对于机器人公司来说，这是通过创新数据策略提高投资回报率的途径。

多形态数据集在机器人学习中的重要性

像 开放 X-Embodiment 这样的多形态数据集通过启用 跨形态泛化 正在改变机器人技术领域。这些数据集汇集了来自 20 多种不同机器人类型的数据，使 AI 模型能够学习跨各种物理形式转移的技能。这种方法解决了单形态训练的局限性，在这种训练中，机器人仅限于特定的硬件配置。

根据 DeepMind 文章，开放 X-Embodiment 项目培养了一种能够适应各种形态的“通用机器人大脑”。机器人技术的这种可扩展性对于从工业自动化到家庭辅助的实际应用至关重要。

• 通过多个研究实验室的协作贡献，提高了数据收集效率。
• 通过减少对特定于形态的重新训练的需求，改进了机器人部署策略。
• 由于训练模型的更广泛适用性，提高了机器人技术投资的投资回报率。

RT-X 模型：推进大规模机器人训练

RT-X 模型建立在 开放 X-Embodiment 项目 的基础上，代表了机器人技术视觉-语言-动作模型的一大飞跃。这些模型集成了视觉输入、自然语言指令和动作输出，使机器人能够在各种形态中执行复杂的任务。

来自 RT-2：视觉-语言-动作模型 的研究强调了 RT-X 如何通过扩展到多形态数据集来扩展先前的工作。这允许更好的泛化，其中在一个机器人上学习的技能可以以最小的调整应用于另一个机器人。

基准和性能指标

机器人学习中的基准，例如 RLBench 提供的基准，对于评估跨形态学习至关重要。正如 Nature 研究 中详细介绍的那样，开放 X-Embodiment 数据集已显示在各种机器人类型中，任务成功率提高了高达 50%。

机器人远程操作和数据收集工作流程

机器人远程操作在收集机器人技术的人工智能训练数据方面起着关键作用。最佳实践包括使用直观的界面供操作员演示任务，确保为多形态机器人训练提供高质量的数据。

Google AI 博客 讨论了远程操作工作流程如何促进大规模机器人数据集，强调效率和可扩展性。这种方法不仅加速了数据收集，而且还通过捕获细致的人工演示来增强从机器人远程操作中的学习。

1. 设置标准化的远程操作协议以保持数据一致性。
2. 在会话期间纳入不同的形态以促进泛化。
3. 在集成到训练管道之前，分析收集的数据以进行质量保证。

跨形态学习和实际应用

跨形态学习使机器人能够跨不同的物理结构共享知识，这是开放 X-Embodiment 的核心特征。这在 伯克利人工智能研究博客 中进行了深入探讨，该博客指出在制造业和医疗保健中的应用。

例如，在人形机器人上训练的模型可以适应轮式机器人以执行导航任务，从而改善整体机器人技术人工智能训练。这导致了更强大的机器人技术中的 VLA 模型，正如 机器人学习的 Bridge 数据集 等研究证明的那样。

挑战和未来方向

虽然开放 X-Embodiment 提供了巨大的潜力，但在数据收集效率和确保机器人技术的道德人工智能训练方面仍然存在挑战。正如 Voyager：一个开放式的具身代理 中建议的那样，未来的工作可能侧重于开放式学习，以进一步增强多形态能力。

包括来自 开放 X-Embodiment GitHub 存储库 的工具在内的协作努力正在为机器人操作员的实用工具和该领域的更广泛采用铺平道路。

机器人技术中多形态学习的优势

多形态机器人技术允许机器人从不同的数据集学习，从而更好地泛化到不同的硬件配置。正如 开放 X-Embodiment：机器人学习数据集和 RT-X 模型 研究中详细介绍的那样，这种方法结合了来自 20 多种机器人类型的数据，以创建更强大的 AI 模型。通过利用 跨形态泛化，研究人员可以训练在未见过的形态上执行任务的模型，从而减少了对特定于形态的训练的需求。

一个关键优势是机器人技术的可扩展性得到提高。传统方法需要为每种机器人类型提供大量数据，但像开放 X-Embodiment 这样的多形态数据集简化了此过程。根据 开放 X-Embodiment：创建一个通用机器人大脑 文章，这导致更快的部署和更高的机器人技术应用投资回报率，因为模型可以以最少的重新训练来适应新的硬件。

• 增强了跨各种环境的任务性能
• 通过共享数据集降低了数据收集成本
• 更好地处理了机器人操作中现实世界的变异性
• 促进了机器人技术人工智能训练中的协作研究

此外，视觉-语言-动作模型（机器人技术中的 VLA 模型）从此类数据集中受益匪浅。这些模型集成了视觉输入、语言指令和动作输出，正如 RT-2：用于机器人的视觉-语言-动作模型 论文中探讨的那样。开放 X-Embodiment 为训练这些高级系统奠定了基础，从而促进了大规模机器人学习。

RT-X 模型：推进跨形态泛化

RT-X 模型代表了多形态机器人训练的突破。这些基于转换器的模型建立在开放 X-Embodiment 数据集之上，在机器人学习基准中表现出卓越的性能。RT-X：来自开放 X-Embodiment 的通用机器人策略 文章强调了 RT-X 在涉及新形态的任务中，成功率提高了高达 50%。

实施 RT-X 涉及高效的机器人数据收集工作流程，包括远程操作最佳实践。操作员可以使用 开放 X-Embodiment GitHub 存储库 中的工具来简化数据收集，确保为机器人技术提供高质量的 AI 训练数据。

实际应用和部署策略

在实际场景中，开放 X-Embodiment 促进了制造业和医疗保健等行业的机器人部署策略。例如，通过多样化的形态扩展机器人学习 研究表明，大规模机器人数据集使机器人能够从远程操作数据中学习，从而提高动态环境中的效率。

1. 从多种机器人类型收集多样化的数据
2. 使用跨形态学习技术训练模型
3. 在 RLBench 等标准化基准上进行评估
4. 通过迭代微调进行部署以执行特定任务

此外，专注于数据收集效率对于从机器人远程操作中获利至关重要。正如 Google AI 博客：推进机器人学习 中指出的那样，机器人技术人工智能训练中的协作努力可以带来可扩展的解决方案，使更多组织可以访问高级机器人技术。

进一步探索，将开放 X-Embodiment 与 TensorFlow 数据集：开放 X-Embodiment 上的工具集成在一起，使开发人员能够尝试机器人操作员的实用工具，从而促进大规模机器人训练的创新。