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　　当你晚上做梦时，大脑会在睡眠中模拟各种可能的场景和行为，这种预演能力让我们在现实中更好地应对复杂情况。现在，来自中国香港大学、香港大学、清华大学等多所顶尖学府的研究团队成功让机器人也拥有了这种做梦能力。这项突破性研究于2026年2月发表在最新的学术论文中，论文编号为arXiv:2602.11075v1，为机器人智能化发展开辟了全新路径。

　　过去，训练一个机器人掌握复杂操作就像教小孩学骑自行车一样困难。传统方法需要机器人在真实环境中反复尝试，摔倒了再爬起来，这个过程不仅耗时费力，还存在安全风险。更糟糕的是，每次练习都需要人工重置环境，成本极其昂贵。研究团队发现，即使是目前最先进的机器人，在面对需要精确操作的任务时仍然表现不佳，比如在移动传送带上抓取物体，或者处理柔软易变形的材料。

　　为了解决这个难题，研究团队开发了一套名为RISE的革命性系统。RISE的全称是通过想象实现自我改进的强化学习，它让机器人拥有了在虚拟世界中做梦和练习的能力。就像人类运动员会在脑海中反复预演比赛动作一样，RISE让机器人能够在想象的环境中进行大量练习，然后将这些虚拟经验转化为现实世界的操作技能。

　　RISE系统的核心是一个被称为组合式世界模型的智能大脑，它就像是机器人专属的梦境制造工厂。这个工厂由两个精密的车间组成，分别负责不同的任务。

　　第一个车间叫做动态预测部门，它的工作就像是一个高超的动画师。当机器人想要尝试某个动作时，这个部门会根据当前的环境状况和拟定的行动计划，快速绘制出未来可能发生的画面。比如，当机器人准备抓取一个移动中的积木时，动态预测部门会模拟出积木的运动轨迹、机械臂的移动路径，甚至是抓取成功或失败后的各种可能场景。

　　这个预测系统的厉害之处在于它的效率。传统的模拟系统可能需要10分钟才能生成25帧多视角的预测画面，而RISE的动态预测部门只需要不到2秒钟就能完成同样的工作，效率提升了300倍。这种惊人的速度让机器人能够进行大量的虚拟练习，就像一个运动员在短时间内进行成千上万次的心理预演。

　　第二个车间被称为价值评估部门，它的作用类似于一位经验丰富的教练。当动态预测部门生成了各种可能的未来场景后，价值评估部门会仔细分析每个场景，判断哪些动作是好的，哪些是糟糕的。这个部门不仅会给出简单的成功或失败判断，还会提供详细的分数评价，就像体操比赛中的裁判一样给出精确的评分。

　　价值评估部门的训练过程特别有趣。研究团队让它学习两种不同的评价方式。第一种叫做进度估算，就像观察学生做作业的进度一样，随着时间推移逐步提高分数。第二种叫做时间差分学习，这种方法更加敏感，能够捕捉到操作过程中的细微失误。将这两种方法结合起来，价值评估部门既保持了评分的稳定性，又能够敏锐地发现问题。

　　最神奇的地方在于，这两个车间并不是独立工作的，而是紧密配合。动态预测部门生成想象场景，价值评估部门进行评分，然后将评分结果反馈给机器人的决策系统。这种配合就像是一个完整的学习循环：想象、评估、改进，然后再想象、评估、改进，如此反复，机器人的技能就在这个循环中不断提升。

　　RISE系统的训练过程就像培养一名从业余到专业的技能大师，这个过程分为两个关键阶段，每个阶段都有其独特的学习方式和目标。

　　第一个阶段被称为政策预热，就像是为机器人安排的基础训练营。在这个阶段，机器人需要学习最基本的操作技能，就像学习开车的人首先要熟悉方向盘和刹车一样。研究团队会给机器人提供大量的真实操作录像，包括专家演示、成功案例和失败案例，甚至还有人工纠错的过程。

　　在这个阶段，机器人学会了一项特殊技能：根据优势提示来调整自己的行为。这就像是给机器人配备了一个内在的声音，告诉它这个动作很好，继续保持或者这样做可能会出问题，需要小心。当机器人接收到高优势信号时，它会更加自信地执行动作；当接收到低优势信号时，它会更加谨慎或者选择其他策略。

　　第二个阶段才是RISE系统真正发光发热的时刻，这就是自我改进循环。在这个阶段，机器人开始在虚拟世界中进行大量的梦境训练。整个过程就像是一个永不停歇的学习循环，包含两个交替进行的步骤。

　　在虚拟实践步骤中，机器人会从真实的环境状态开始，然后在想象中尝试各种不同的动作。系统会给机器人的虚拟分身输入最优化的行为指令，让它在梦境中表现出最好的状态。接着，组合式世界模型会生成这些行为可能导致的未来场景，并对每个场景进行详细评分。这个过程就像是让机器人在脑海中进行了成千上万次的练习，每次练习都会得到详细的反馈。

　　为了确保训练的多样性，系统还会将这些想象中的场景作为新的起点，让机器人继续进行更深入的虚拟练习。不过，研究团队发现，连续的虚拟练习最多不能超过两轮，否则累积的预测误差可能会影响训练效果，就像传话游戏中信息传递过多次后可能出现偏差一样。

　　在技能升级步骤中，机器人会分析所有这些虚拟经验，学习如何在真实世界中更好地执行任务。系统会将虚拟练习中的高分动作作为学习目标，让机器人在面对类似情况时能够做出更好的选择。同时，为了防止机器人忘记之前学到的基础技能，系统还会定期复习真实世界的操作经验。

　　这种学习方式的优势非常明显。传统的机器人训练需要在真实环境中进行成千上万次的尝试，每次失败都可能造成设备损坏或安全风险。而RISE系统让机器人能够在安全的虚拟环境中进行大量练习，既避免了现实世界的风险，又大大提高了学习效率。

　　为了验证RISE系统的实际效果，研究团队设计了三个极具挑战性的真实世界任务，每个任务都考验着机器人不同方面的能力。这些任务的难度足以让传统机器人系统望而却步，但RISE系统在所有任务中都表现出了令人惊叹的能力提升。

　　第一个任务是动态积木分拣，这就像是让机器人在快速移动的传送带上玩一个高难度的抓取游戏。积木会以不同的速度在传送带上移动，机器人需要准确识别每个积木的颜色，然后将它们抓起来放入对应颜色的收纳盒中。这个任务不仅考验机器人的视觉识别能力，更重要的是测试它对动态目标的跟踪和抓取精度。在这个任务中，RISE系统的成功率达到了85%，相比基础系统的35%有了巨大提升，成功率提高了50个百分点。

　　第二个任务是背包打包，这项任务模拟了我们日常生活中整理行李的过程。机器人需要打开一个柔软的背包，将衣物塞入其中，然后将背包提起来让衣物沉降到底部，最后拉上拉链完成打包。这个任务特别考验机器人处理柔软可变形物体的能力，因为背包和衣物都不是刚性的，它们的形状会随着操作过程不断变化。RISE系统在这个任务上的表现更加出色，成功率从传统方法的30%跃升至85%，提升幅度高达55个百分点。

　　第三个任务是盒子封装，这是一个需要双手精密配合的复杂操作。机器人需要将一个杯子放入盒子中，然后依次折叠侧面的翻盖和后面的翻盖，最后将锁扣精确地插入卡槽中完成封装。整个过程需要两只机械手臂的精密协调，任何一个步骤的偏差都可能导致最终的失败。RISE系统在这个最具挑战性的任务中展现了95%的惊人成功率，相比基础方法的35%实现了60个百分点的巨大提升。

　　这些实验结果的意义远超数字本身。研究团队发现，RISE系统不仅在成功率上有了显著提升，更重要的是它展现出了更好的适应性和鲁棒性。传统的机器人系统在遇到轻微的环境变化或意外情况时很容易失败，而RISE系统训练出的机器人能够更好地处理这些不确定性。

　　为了确保实验的公正性，研究团队还与多种先进的基准方法进行了对比。这些对比方法包括传统的模仿学习、在线强化学习、以及其他几种最新的机器人训练技术。在所有对比中，RISE系统都展现出了明显的优势，特别是在需要精确操作和动态适应的任务中表现尤为突出。

　　RISE系统之所以能够取得如此卓越的效果，背后有着多个精心设计的关键要素，每个要素都经过了大量的实验验证和优化改进。

　　首先是任务中心化批处理策略的运用。在训练组合式世界模型时，研究团队发现了一个重要问题：如果将来自不同任务和不同场景的数据混合在一起进行训练，模型的学习效果会大大降低。这就像是让一个学生同时学习数学、语文、历史等完全不同的科目，注意力会被分散，学习效率自然下降。

　　为了解决这个问题，研究团队采用了一种巧妙的训练策略。他们让模型在每个训练批次中专注于同一类任务的数据，但确保这些数据包含了该任务下各种不同的动作组合。这种方法就像是让学生在某个时间段内专心学习数学，但会接触到各种不同类型的数学题目，从而在保持专注度的同时确保学习的全面性。实验证明，这种策略不仅提高了模型的收敛速度，还显著增强了最终训练出的机器人的操作能力。

　　其次是离线数据混合比例的精确调控。在机器人的学习过程中，需要平衡两种不同类型的经验：从真实世界收集的离线数据和在虚拟环境中生成的在线数据。研究团队发现，这两种数据的混合比例对最终效果有着至关重要的影响。

　　通过大量实验，他们发现最佳的混合比例是60%的离线%的在线数据。当离线数据比例过低（比如只有10%）时，机器人容易忘记基础操作技能，在简单任务上的成功率会大幅下降。相反，当离线数据比例过高（比如达到90%）时，机器人又会过于保守，无法充分利用虚拟练习中学到的新技能。这个60:40的黄金比例确保了机器人既能保持稳定的基础能力，又能持续学习和改进。

　　第三个关键要素是优势条件化机制的设计。这个机制让机器人能够根据当前情况的优劣程度来调整自己的行为策略。研究团队将可能的优势值分为10个等级，就像是给机器人提供了一个从1到10的信心指数。当机器人接收到高等级的优势信号时，它会更加积极主动地执行复杂操作；当接收到低等级信号时，它会选择更加保守稳妥的策略。

　　这种设计的巧妙之处在于它模拟了人类专家的决策过程。经验丰富的操作员在面对困难任务时，会根据当前情况的复杂程度和自己的把握程度来选择不同的操作策略。RISE系统成功地将这种人类智慧融入到了机器人的决策过程中。

　　最后一个关键要素是双重价值学习方法。传统的机器人训练通常只使用一种评价方法，要么关注任务的整体进度，要么关注具体步骤的成败。RISE系统创新性地结合了两种互补的学习方法：进度估算和时间差分学习。

　　进度估算方法让机器人能够理解任务的整体脉络和时间节奏，就像是给它提供了一个内在的时间表。而时间差分学习则让机器人对操作过程中的细微变化保持敏感，能够及时发现和纠正小的偏差。这两种方法的结合确保了机器人既能保持对大目标的清晰认知，又能在执行过程中做出精确的微调。

　　RISE系统在技术层面实现了多项重要突破，但同时研究团队也坦诚地指出了当前系统的一些局限性，这种诚实的态度为未来的改进指明了方向。

　　在技术创新方面，RISE系统最大的突破在于成功地将想象能力引入到了机器人学习中。传统的机器人训练依赖于在真实环境中的反复试错，这种方法不仅成本高昂，而且存在安全风险。RISE系统通过构建高质量的虚拟环境，让机器人能够在安全的想象空间中进行大量练习，这就像是为机器人提供了一个专属的训练模拟器。

　　这种想象训练的效果是显著的。在动态积木分拣任务中，一台配备RISE系统的机器人相当于在虚拟环境中完成了数万次抓取练习，这样的练习量如果放在真实环境中进行，不仅需要数月时间，还会产生巨额成本。而通过虚拟训练，整个过程只需要几天时间就能完成。

　　另一个重要创新是分层架构的设计理念。RISE系统将复杂的机器人学习问题分解为两个相对独立但又紧密配合的模块：负责预测未来的动态模型和负责评价行为的价值模型。这种分解不仅使得系统更容易理解和调试，更重要的是让每个模块都能够采用最适合的技术方案。

　　动态模型采用了先进的视频生成技术，能够快速产生高质量的未来场景预测。价值模型则基于大规模语言模型的架构，继承了这类模型在复杂推理方面的优势。两个模块的这种术业有专攻的设计确保了整个系统的高效运行。

　　然而，RISE系统也存在一些当前无法完全克服的局限性。最主要的限制来自于虚拟世界与真实世界之间的差距。尽管RISE的世界模型已经相当先进，但它生成的虚拟场景仍然无法100%地还原现实世界的复杂性。特别是在处理一些罕见或极端情况时，虚拟训练的效果可能会打折扣。

　　研究团队发现，当面对训练数据中较少出现的场景时，世界模型有时会生成一些物理上不合理的预测。比如，在模拟柔软物体的变形时，模型偶尔会产生违反物理定律的结果。虽然这种情况并不常见，但它确实限制了系统在某些极端情况下的可靠性。

　　另一个局限性在于计算资源的需求。虽然RISE系统相比直接的真实世界训练大大降低了成本，但它对计算能力的要求仍然很高。训练一个完整的RISE系统需要使用多个高性能GPU几天到一周的时间，这对于一些资源有限的研究机构或公司来说可能是个挑战。

　　此外，RISE系统在处理需要长期序列推理的任务时还有改进空间。虽然系统在当前的测试任务中表现出色，但这些任务的时间跨度相对较短。对于那些需要几分钟甚至更长时间才能完成的复杂任务，系统的表现如何还需要进一步验证。

　　最后，RISE系统目前主要针对操作型任务进行了优化，对于需要复杂语言理解或多模态推理的任务，系统的适用性还有待验证。虽然系统的基础架构支持这些扩展，但具体的实现和优化还需要大量额外的研究工作。

　　尽管存在这些局限性，研究团队对RISE系统的前景仍然充满信心。他们认为，随着计算技术的不断发展和世界模型准确性的持续提升，这些当前的局限性将会逐步得到解决。更重要的是，RISE系统已经证明了通过想象进行机器人训练的可行性，为整个领域开辟了一条全新的发展道路。

　　归根结底，RISE系统代表了机器人学习领域的一次重要突破。它不仅在技术层面实现了多项创新，更重要的是为机器人获得类人智能提供了一种全新的可能性。通过让机器人学会做梦和想象，我们正在见证人工智能向着更加智能化和自主化的方向迈进。这项研究的意义不仅在于当前取得的成果，更在于它为未来机器人技术的发展指明了方向。随着技术的不断完善，我们有理由相信，具备想象能力的智能机器人将在不久的将来成为我们生活中不可或缺的伙伴和助手。

　　A：RISE系统通过构建一个组合式世界模型让机器人具备想象能力。这个模型包含两个核心部分：动态预测部门负责根据当前环境和计划动作生成未来可能的场景，就像动画师绘制未来画面；价值评估部门则像教练一样对这些想象场景进行评分。机器人通过在这些虚拟场景中反复练习来学习和改进技能。

　　A：RISE系统在训练效率方面有巨大提升。在生成预测方面，RISE只需2秒就能完成传统系统需要10分钟的工作，效率提升300倍。在实际任务表现上，RISE在动态积木分拣、背包打包和盒子封装三个任务中的成功率分别达到85%、85%和95%，相比基础方法分别提升了50、55和60个百分点。

　　A：RISE系统训练的机器人能够处理多种高难度操作任务。包括在移动传送带上精确抓取和分拣彩色积木、处理柔软可变形的背包和衣物进行打包操作，以及需要双手精密配合的盒子封装任务。这些任务都需要机器人具备动态适应、精确操作和复杂推理能力，远超传统机器人的处理范围。返回搜狐，查看更多