當傳統機器人遇見生成式AI，會擦出什么樣的火花？ 技術的演進從不停滯。

如今，我們正處在具身智能發展的關鍵節點，生成式決策技術正悄然改變著這個領域的游戲規則。

重新定義決策：從最優解到多元可能

傳統的強化學習就像一位追求單一最優解的學霸，它只知道最大化回報，卻忽略了現實世界中存在的多種可能性。

而生成式決策技術則打開了新視角——它不只追求一個解，而是學習整個策略分布，能夠生成多樣化的動作應對復雜環境。

這種轉變意義重大。好比自動駕駛汽車遇到突發情況，傳統方法可能死板地執行預設規則，而生成式決策系統則能"創造性"地找出多種安全避險路徑。

Diffusion、GFlowNets、Normalizing Flow等技術正是基于這一思路，讓智能體擁有了創造性思考的能力。

MIT提出的Decision Diffuser開創了狀態直接擴散的新范式，不再局限于動作生成，而是思考"我想去哪里"，再反向求解達成目標的動作。

這種思路顛覆了傳統控制理論，為復雜環境中的決策開辟新道路。

具身智能：賦予機器真實的"身體感"

具身智能不僅僅是給機器安裝傳感器和執行器，而是一種讓智能體真正與環境產生有意義互動的能力。

它將人工智能拆分為兩個核心部分："大腦"負責高層次任務規劃，"小腦"負責精確的運動感知與執行。

這種架構讓我想起人類駕駛汽車的經歷——熟練司機無需思考每個肌肉動作，手腳會自然配合，大腦只需專注于路線規劃和危險識別。

具身智能正是這種能力的機器版本，它讓機器人不只是按程序執行命令，而是能夠"感知"環境并作出適應性反應。

傳統控制系統如MCPC雖然高效穩定，但每處新環境都需要專門建模，缺乏靈活性；而普通強化學習雖然泛化性強，卻需要海量訓練數據。

生成式決策在這兩者之間找到了平衡點——既有良好泛化性，又能在新環境中高效學習適應。

從實驗室走向現實：具身智能的應用浪潮

生成式決策技術與具身智能的結合始于2020年左右，隨著Diffusion模型的發展而快速演進。

回顧這段歷程：2020年DDPM在圖像生成領域取得突破；2022年MIT的Decision Diffusion顛覆了傳統離線強化學習；2023年Diffusion Policy首次應用于具身智能領域；2024年則出現了OCTO、OpenVLA等擴散策略大模型，開啟了真正的具身智能擴散波潮。

斯坦福大學的ALOHA、UMI項目以及工業巨頭特斯拉、Figure AI等公司已在這一領域取得顯著成果。這些技術為什么如此重要？

因為相比傳統控制方法，Diffusion Policy在迭代過程中表現出卓越的誤差削減能力，能夠生成高質量、連貫的動作軌跡。

Diffusion Policy能夠解決機器人復雜動作生成的難題。想想看，普通人抓起一個杯子是多么自然的動作，但對機器人來說，這需要精確計算每個關節的角度和力度。Diffusion Policy讓機器人"理解"了動作的整體性，不再是機械地執行預設指令。

Condition Diffusion通過引入運動學約束，進一步改進了機器人的動作質量。

當機械臂需要開抽屜或疊衣服這樣的復雜任務時，它能產生更加平滑、自然的運動軌跡，避免奇異姿態和碰撞風險。

技術挑戰與未來進化路徑

盡管取得了令人矚目的進展，生成式決策技術在具身智能領域仍面臨幾個關鍵挑戰：

數據集模態單一是首要痛點。目前最大的開源數據集OpenXE主要依賴單一模態數據，未來需要更多高質量的多模態數據，特別是3D數據。

模態切換不夠靈活也是一大瓶頸。理想情況下，機器人應能根據環境自適應地選擇最佳感知模態——在黑暗環境中切換到激光雷達，在激光雷達不可用時切換到其他感知方式。當前技術尚未實現這種靈活切換。

我們缺乏一種真正簡潔、開箱即用的統一模型。現有架構訓練效率不高，需要大量定制化工作才能獲得理想效果。

未來三年，這一領域將沿著清晰路徑發展：

2024年Diffusion Policy已成為主流，但僅限于單模態單技能泛化；2025年隨著多模態數據增多，多模態策略泛化能力將顯現；2026年將實現多技能泛化突破，機器人將能自主孵化新技能，形成自演進機制。

AdaptDiffuser、Meta Diffuser等前沿工作已探索了自演進機制，通過擴散模型生成軌跡并結合獎勵梯度自我優化，進行仿真未來決策序列并基于反饋優化決策。EUREKA項目則通過迭代連續進化改善獎勵函數質量，形成數據飛輪效應。

生成式決策技術正推動具身智能進入新時代——從單一能力到多元智能，從被動適應到主動進化。

這不僅改變了機器人的能力邊界，也重新定義了人機交互的可能性。未來的智能體將不再是簡單工具，而是能感知、適應并與人類協作的伙伴。