开放环境中机器人任务的难点：
1. 复杂任务的动态分解与推理：
机器人需要将抽象或模糊的指令（如“整理房间”）分解为可执行的子步骤，并在执行过程中动态调整策略以应对环境变化。传统方法依赖预定义规则，难以泛化到新场景或处理意外情况。
2. 环境感知与交互的实时性
机器人需要在动态环境中快速融合多模态信号（视觉、语言、触觉等），并实时响应用户反馈（如手势或语音修正）。这对感知系统的精度和计算效率提出了极高要求。
3. 数据效率与泛化能力
真实场景数据采集成本高，且长尾问题（如罕见物体识别）导致模型泛化能力不足。机器人需要从有限数据中学习并适应多样化任务。
4. 硬件执行精度与鲁棒性
机械臂抓取、移动导航等低层动作受传感器噪声、机械误差影响，尤其在非结构化环境中易失败。机器人需要在复杂环境中保持高精度和稳定性。
5. 安全约束
自主决策可能产生不可预测行为，需确保人机协作的安全性（如避免碰撞或误操作）。
1. 复杂任务的动态分解与推理：
机器人需要将抽象或模糊的指令（如“整理房间”）分解为可执行的子步骤，并在执行过程中动态调整策略以应对环境变化。传统方法依赖预定义规则，难以泛化到新场景或处理意外情况。
2. 环境感知与交互的实时性
机器人需要在动态环境中快速融合多模态信号（视觉、语言、触觉等），并实时响应用户反馈（如手势或语音修正）。这对感知系统的精度和计算效率提出了极高要求。
3. 数据效率与泛化能力
真实场景数据采集成本高，且长尾问题（如罕见物体识别）导致模型泛化能力不足。机器人需要从有限数据中学习并适应多样化任务。
4. 硬件执行精度与鲁棒性
机械臂抓取、移动导航等低层动作受传感器噪声、机械误差影响，尤其在非结构化环境中易失败。机器人需要在复杂环境中保持高精度和稳定性。
5. 安全约束
自主决策可能产生不可预测行为，需确保人机协作的安全性（如避免碰撞或误操作）。
Physical Intelligence最新研究：教机器人更加认真地倾听与思考（像DeepSeek一样）
1. 当我们尝试烹饪一道新菜时，我们会认真阅读食谱，准备食材，然后动手做。这个过程中，我们会不断地在脑海中提醒自己下一步应该做什么。这种思考过程，被Daniel Kahneman称为"系统2"，相对直觉化和自动化的"系统1"，它更为深思熟虑和有意识。那么，我们能否让机器人也拥有这样的"内在声音"，当面对复杂任务时，能告诉自己接下来该怎么做呢？
2. π 开发了一个名为Hierarchical Interactive Robot（简称Hi Robot）的系统，它结合了视觉-语言-动作（VLA）模型如π0，通过两级推断过程实施任务。π0模型充当直觉反应快速的"系统1"，而一个高级的语义视觉-语言模型（VLM）扮演"系统2"的角色，通过"自言自语"来推理复杂任务及语言交互，并告诉机器人如何将复杂任务分解为中间步骤。
3. Hi Robot的高级策略（VLM）能够处理复杂的指令，观察场景，并将任务分解成简单的步骤，然后将这些步骤以低级语言命令的形式传达给π0模型。这种方法不仅能够根据实时环境反馈进行调整，而且还能够有效地利用网络规模的预训练知识，使机器人在执行任务时更加灵活、具有更佳的常识推理能力。
1. 当我们尝试烹饪一道新菜时，我们会认真阅读食谱，准备食材，然后动手做。这个过程中，我们会不断地在脑海中提醒自己下一步应该做什么。这种思考过程，被Daniel Kahneman称为"系统2"，相对直觉化和自动化的"系统1"，它更为深思熟虑和有意识。那么，我们能否让机器人也拥有这样的"内在声音"，当面对复杂任务时，能告诉自己接下来该怎么做呢？
2. π 开发了一个名为Hierarchical Interactive Robot（简称Hi Robot）的系统，它结合了视觉-语言-动作（VLA）模型如π0，通过两级推断过程实施任务。π0模型充当直觉反应快速的"系统1"，而一个高级的语义视觉-语言模型（VLM）扮演"系统2"的角色，通过"自言自语"来推理复杂任务及语言交互，并告诉机器人如何将复杂任务分解为中间步骤。
3. Hi Robot的高级策略（VLM）能够处理复杂的指令，观察场景，并将任务分解成简单的步骤，然后将这些步骤以低级语言命令的形式传达给π0模型。这种方法不仅能够根据实时环境反馈进行调整，而且还能够有效地利用网络规模的预训练知识，使机器人在执行任务时更加灵活、具有更佳的常识推理能力。
