高馬爾今天小編(郟君昊)要和大家分享的是北大人形機器人智能體 Being-0：互聯網視頻+少量真機數據，邁向自主具身智能,歡迎閱讀~
首個集運動、導航、靈巧操作于一體的人形機器人通用智能體來了，來自北京大學盧宗青團隊。
這項新研究名為Being-0，提出了模塊化的分層端到端架構，将具身大模型與人形機器人的運動、導航、靈巧操作無縫集成，使機器人能夠像人類一樣進行復雜推理，在物理世界中穿梭，并自主完成長程任務。
更重要的是，Being-0 實現這些功能，僅需要互聯網視頻 + 少量真機數據。
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Being，請拿我的紙杯去咖啡機做一杯意式濃縮。
讓人形機器人真正走入現實生活
要讓人形機器人真正融入現實生活、成為人類生活工作的助手，不僅需要成熟的運動控制和靈巧操作技能，更需要智能的任務規劃與執行能力，實現自主、高效的長程任務執行。
然而，這面臨兩大難題：
如何讓機器人 " 想 " 得對？——智能體需從人類的海量數據中學習通用、可泛化的任務理解和推理能力；
如何讓機器人 " 做 " 得準？——智能體要能夠控制機器人本體，在復雜環境中實現可靠的技能規劃與銜接，穩定地進行運動導航、靈巧操作。
Being-0提出了一套模塊化的分層架構來實現人形機器人智能體，成功實現了機器人任務規劃、導航、靈巧操作的協同執行，并在真實環境中驗證了其高效性和可靠性。
具體來說，模塊化的端到端分層架構由通用智能 + 具身技能組成：
上層：基礎大模型（FM）
負責任務規劃、推理和失敗檢測，學習通用任務理解。
中層：視覺語言模型（VLM）
結合語言和機器人第一人稱視覺輸入，理解具身場景。
将基礎大模型的任務規劃轉換為可執行的導航 + 操作技能，解決基礎大模型在具身推理上的不足。
底層：模塊化技能庫
運動技能：讓機器人在場景中自主導航，穿梭自如。
操作技能：包含抓取、放置、操作螢幕等原子技能。能夠用少量真機數據學習，實現新技能的即插即用。
互聯網視頻 + 少量真機數據，高效訓練智能體
将基礎大模型的任務規劃（如 " 取桌上的咖啡杯 "）轉換為底層技能的執行并非易事。主流的 VLA 模型需要采集大量真實機器人的數據以實現泛化性，成本極高。而讓基礎大模型直接規劃調用原子技能庫，在人形機器人上面臨兩個難題：
導航需要實時調整：不像輪式機器人可精确按照預先規劃的軌迹移動，人形機器人導航需要結合視覺觀察進行實時的地閉環控制。
導航和操作需要有效銜接：例如讓機器人導航去咖啡機做咖啡，需要讓機器人到達面對咖啡機螢幕的位置；否則，不合理的結束位置将使得後續操作無法執行。
Being-0 提出的 VLM 模型模塊能夠利用低成本、海量的第一人稱視頻數據進行學習，成為銜接基礎大模型和底層技能庫的橋梁：
通過視頻 + 标注的導航動作，VLM 學會閉環的視覺導航策略，使人形機器人能夠穩定導航、找對目标；
通過視頻 + 标注的任務指令、技能，VLM 學會預測正确的原子技能，大幅提高執行效率和成功率。
在基礎大模型和 VLM 的加持下，模塊化技能庫只需要少量遙操作數據即可訓練短程的原子技能，每個技能僅需約100 條軌迹，顯著降低數據需求。
實現人類級别的靈巧操作
Being-0 采用全尺寸人形機器人，搭載靈巧手 + 主動視覺，能實現人類級别的靈活操作。
就像這樣，主動調整頭部視角，提高環境感知能力，并使用多指靈巧手完成穩定的抓取、放置和靈巧的工具操作。
此外，團隊實現了将 VLM 和底層技能庫全部部署于機器人端，實現高效實時的任務響應，最小化對網絡和外部算力的依賴。
高成功率的長任務推理與執行
Being-0 還在多項真實世界長程任務中表現卓越，在大場地的辦公生活場景中實現了自主地搬運籃筐、抓取水瓶、制作咖啡等能力。
實驗結果驗證了：
Being-0 的 VLM 設計提供了高效、高成功率的技能規劃和導航能力，使長程任務成功率遠超基線方法。
Being-0 主動視覺的設計顯著增強了任務完成度，使導航、操作更加靈活高效。
Being 團隊
Being 團隊由來自北京大學、智源研究院以及智在無界的研究人員組成。
Being-0 作為首個集運動、導航、靈巧操作于一體的人形機器人智能體，成功打通了任務規劃 - 導航 - 操作的閉環控制，開啟人形機器人研究和應用的新篇章。
團隊表示，目前正在持續迭代人形機器人的具身大模型、全身運動控制、靈巧操作等能力，在未來讓機器人智能體湧現更強的自主能力和泛化性。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2503.12533
項目主頁：https://beingbeyond.github.io/being-0
— 完 —
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