开创性研究！国外顶尖高校研发新型开源机器人学习系统

在机器人技术领域，能够灵活适应多种机器人形态和任务的机器人模型一直是科学家们追求的目标。然而，现有的多数机器人模型只能控制单一形态的机器人完成特定任务。如今，由加州大学伯克利分校、斯坦福大学、卡内基梅隆大学和谷歌 DeepMind 的研究者合作开发的 Octo 模型横空出世，这一基于 Transformer 的开源机器人学习系统，标志着机器人领域的一次重大突破。

▍传统方法的局限与 Octo 的创新

传统的机器人学习方法依赖于为特定机器人和任务收集数据集，并使用这些数据来训练策略。然而，这种方法不仅需要大量的数据收集工作，而且训练出的策略通常难以在新任务或新机器人上泛化。具体来说，要为每一个任务单独收集数据集并进行训练，不仅耗时耗力，还会造成资源的浪费。而且，由于每个数据集都是针对特定任务和机器人的，这些策略在面对新的任务或新的机器人形态时，往往表现不佳，缺乏足够的泛化能力。

为了克服这些局限，研究者们提出了「通用机器人模型」的概念。这些模型可以从其他机器人和任务中获取经验，从而提升其在新任务上的泛化能力和性能。这种方法的核心思想是利用已有的经验和知识，通过迁移学习的方式，来增强模型的适应能力。然而，构建一个能够适应多种机器人系统和任务的通用模型面临着诸多挑战，包括不同机器人机体、传感器配置、动作空间和环境的复杂性。

Octo 模型突破了传统方法的局限，其核心基于 Transformer 架构，通过处理多样化的机器人和任务数据集，实现了高度的灵活性和广泛适用性。Octo 能够接受不同的相机配置，控制多种机器人，并通过语言命令或目标图像进行引导。这一切只需通过改变输入的 token 即可实现。

▍Octo 模型的设计与优势

Octo 模型的设计目标是成为一个灵活且广泛适用的通才机器人策略，能够适应多种下游机器人应用。其架构包括输入 token 化器、Transformer 骨干网络和读出头。输入 token 化器将语言指令、目标和观察序列转换成 token，Transformer 骨干网络处理这些 token 成嵌入，读出头则生成所需的动作输出。

输入 token 化器的作用是将任务定义（例如语言指令和目标图像）与观察（例如相机视频流）转换成常用的已 token 化的格式。具体而言，对于语言输入，先 token 化，然后通过一个预训练的 Transformer 模型将其处理成一个语言嵌入 token 序列。对于图像观察和目标，则是通过一个较浅的卷积堆栈来处理，然后再拆分成平展后图块构成的序列。最后，通过向任务和观察 token 添加可学习的位置嵌入并按一定顺序排列它们来构建 Transformer 的输入序列。

Transformer 骨干网络是 Octo 模型的核心部分，其主要任务是处理输入的 token 序列并生成相应的嵌入表示。读出头则负责将这些嵌入表示转换成具体的动作输出。通过这种方式，Octo 模型能够根据不同的输入生成相应的控制策略，实现对多种机器人的操控。

Octo 模型的一个关键优势在于其高度灵活的输入输出配置。通过适配器和少量的目标领域数据集，Octo 可以适应新的传感器输入、动作空间或机器人形态。这种灵活性使其成为机器人社区的一种多功能工具，可以在微调阶段添加新的任务和观察输入或动作输出头，而无需重新初始化模型的大部分组件。

Octo 已在迄今为止最大的机器人操控数据集上完成了预训练，该数据集包含来自 Open X-Embodiment 的 80 万个机器人演示。这使得 Octo 成为首个可有效微调至新观察和动作空间的通才机器人策略，并且其训练工作流程、模型检查点和数据全部开源。这一预训练过程不仅提高了 Octo 在多种任务上的性能，还增强了其在新任务和新机器人形态上的适应能力。

▍应用与实验评估

为了验证 Octo 模型的性能，研究团队进行了大量的实验。这些实验涵盖了多种任务和机器人形态，包括机械臂的精细操作、移动机器人的导航和避障等。通过这些实验，研究团队评估了 Octo 在不同任务和机器人形态上的性能，并与现有的基准模型进行了对比。

实验结果显示，Octo 模型在多种任务上的表现显著优于现有的基准模型。例如，在机械臂的操作任务中，Octo 的成功率显著高于其他模型，如 RT-1-X 和 RT-2-X。在移动机器人的导航和避障任务中，Octo 也展现出了出色的性能，能够高效地完成任务并避免障碍物。

这种卓越的性能主要得益于 Octo 的通用性和灵活性。通过在多样化的数据集上进行预训练，Octo 模型能够学习到广泛的机器人操控技能，并在面对新任务时展现出惊人的泛化能力。此外，Octo 的高度灵活的输入输出配置使得其能够快速适应新的任务和机器人形态，从而在实际应用中表现出色。

在实验中，研究团队还评估了 Octo 在新任务和机器人上的数据高效型微调能力。结果显示，Octo 模型只需要少量的新数据集就能够快速适应新的任务和机器人形态，并生成高效的控制策略。这种数据高效型微调能力使得 Octo 在实际应用中具有很高的实用性，能够快速适应新的任务需求并生成高效的控制策略。

▍未来展望与应用前景

Octo 模型的诞生标志着机器人技术领域的一次重大突破。通过其基于 Transformer 的架构、灵活的输入输出配置以及在庞大数据集上的预训练，Octo 成为一个强大且实用的通才机器人策略。其高度灵活的适配和微调能力使得其在实际应用中具有广泛的应用前景。

未来，随着更多的数据集和任务的加入，Octo 模型的性能和泛化能力将进一步提升。研究团队计划继续扩展 Octo 的数据集和任务范围，以进一步提升其在更多任务和机器人形态上的性能。此外，研究团队还计划开发更多的适配器和微调技术，以进一步增强 Octo 的适应能力和实用性。

Octo 模型仍有许多改进和优化的空间。例如，研究团队正在探索更高效的训练方法，以进一步提升模型的性能。此外，研究团队还在研究更先进的适配器和微调技术，以增强模型的适应能力和实用性。未来，随着技术的不断进步，Octo 模型有望在更多的任务和机器人形态上展现出更强的性能和适应能力。

▍总结

Octo 模型的诞生标志着机器人技术领域的一次重大突破。通过其基于 Transformer 的架构、灵活的输入输出配置以及在庞大数据集上的预训练，Octo 成为一个强大且实用的通才机器人策略。其高度灵活的适配和微调能力使得其在实际应用中具有广泛的应用前景。未来，随着更多的数据集和任务的加入，Octo 模型的性能和泛化能力将进一步提升。研究团队计划继续扩展 Octo 的数据集和任务范围，以进一步提升其在更多任务和机器人形态上的性能。此外，研究团队还计划开发更多的适配器和微调技术，以进一步增强 Octo 的适应能力和实用性。

通过开源，Octo 模型不仅提高了模型的透明度和可复现性，还促进了社区的合作和创新，加速了技术的进步。未来，Octo 模型有望在多个领域展现出广泛的应用前景，从工业自动化到服务机器人，从医疗机器人到农业机器人，Octo 将在提升生产效率和服务质量方面发挥重要作用。