新加坡国立大学让AI机器人像人类一样从实践中进步

这项由新加坡国立大学Show Lab的白泽辰、高晨和主要作者Mike Zheng Shou教授领导的突破性研究，发表于2024年12月的arXiv预印本平台（论文编号：arXiv:2512.14666v1），为机器人学习带来了革命性的改变。感兴趣的读者可以通过这个编号在学术搜索平台上查找完整论文。

当你第一次学骑自行车时，你不是通过看一遍视频就会了，而是需要反复练习——摔倒、爬起来、再试一次，在一次次的尝试中逐渐掌握平衡的诀窍。然而，传统的机器人却不是这样学习的。它们就像一个只会死记硬背的学生，看过几百个完美示例后，只能机械地重复同样的动作，一旦遇到意外情况就束手无策。

现在，研究团队开发了一套名为EVOLVE-VLA的训练框架，让机器人像人类一样"边做边学"。这个框架最神奇的地方在于，它让机器人能够在实际操作中不断改进自己的技能，而不再需要成百上千个人工示范。

传统的机器人训练就像培养一个只会照搬菜谱的厨师。这个厨师必须先看几百遍完全一样的烹饪示范，然后只能严格按照记忆中的步骤操作。如果食材稍有不同，或者锅子的位置偏了一点，这个厨师就完全不知所措了。更糟糕的是，想要教会这个厨师做一道新菜，就必须从头开始提供几百个完美示范，成本极其高昂。

而EVOLVE-VLA框架训练出来的机器人更像是一个真正的学徒厨师。它只需要看几次甚至一次示范，就能开始尝试操作。在实际烹饪过程中，如果发现自己搞砸了某个步骤，它会立刻意识到错误并尝试修正。通过不断的实践和试错，这个机器人厨师会越来越熟练，甚至能发明出原本示范中没有的新技巧。

研究团队面临的最大挑战是如何让机器人在没有"老师"指导的情况下知道自己做得好不好。在传统训练中，研究人员可以随时告诉机器人"这次做得对"或"那次做错了"。但在实际应用中，机器人必须自己判断任务的完成程度。这就好比一个学生在家自学时，需要自己评估学习效果，而不能依赖老师的即时反馈。

为了解决这个问题，研究团队设计了一个"进度评估器"，它就像机器人的内在导师，能够观察机器人的操作过程，并判断任务完成了百分之多少。然而，这个内在导师并不完美，它的判断有时会有偏差，特别是在复杂的长期任务中。

研究团队巧妙地解决了这个"导师不够准确"的问题。他们开发了两个核心策略来"驯服"这个有时会出错的内在导师。

一、渐进式任务扩展：从简单开始的学习策略

就像教孩子游泳不会一开始就把他扔到深水区一样，研究团队让机器人从简单的短期任务开始学习。在训练初期，机器人只需要完成任务的一小部分，比如只需要成功抓取物体。当它在这个简单目标上变得熟练后，训练难度会逐渐增加，让它尝试完成更长、更复杂的任务序列。

这种渐进式方法有几个重要好处。首先，简单任务中的成功经验为机器人建立了信心基础，就像孩子学会在浅水区站稳后才敢尝试游泳动作。其次，短期任务中的反馈更加直接和准确，机器人能更快地理解什么行为是正确的。最后，通过逐步增加难度，机器人学会了将简单动作组合成复杂技能，这种组合能力是真正智能行为的关键。

在实验中，研究团队发现这种渐进式训练让机器人在长期复杂任务上的成功率提高了8.6%。这听起来可能不多，但在机器人操作这样的精密任务中，每一个百分点的提升都代表着巨大的进步。

二、累积式进度评估：化噪音为信号的智慧

机器人的内在导师虽然有时会判断错误，但研究团队发现了一个巧妙的方法来减少这些错误的影响。他们让机器人不再依赖单次的判断，而是建立一个"里程碑"系统来累积评估进度。

这个系统的工作原理很像马拉松比赛中的计时点。跑步者不需要在每一步都精确知道自己的配速，而是通过经过几个关键里程碑的时间来判断整体表现。机器人也是如此，它会在操作过程中设置若干个里程碑时刻，然后评估从上一个里程碑到现在的进度变化。

更聪明的是，这个系统采用了"递减影响"的原理。就像银行的复利计算一样，新的进步会在现有基础上产生影响，但影响程度会根据当前已经达到的水平进行调整。如果机器人已经完成了80%的任务，那么剩下的20%中的每一点进步都比开始时的进步更加珍贵。这种设计避免了过度乐观或过度悲观的评估，让反馈信号更加稳定可靠。

通过这种累积式评估，原本嘈杂不清的反馈信号变成了相对平滑和可靠的指导。机器人能够更准确地判断自己的表现，从而做出更明智的学习决策。

三、令人惊叹的实验结果：从实验室到现实世界的跨越

研究团队在LIBERO机器人操作基准测试中验证了他们的框架，这个测试包含了四个不同类型的任务套件，涵盖了从简单物体操作到复杂多步骤任务的各种场景。结果让人印象深刻。

在最困难的长期任务中，EVOLVE-VLA框架让机器人的成功率从85.8%提升到了94.4%，这8.6%的提升意味着机器人在复杂操作中的可靠性有了质的飞跃。更令人惊喜的是，在只有一个示范样本的极限条件下，这个框架的效果更加显著。传统方法在这种条件下只能达到43.6%的成功率，而EVOLVE-VLA达到了61.3%，提升幅度高达17.7%。

最具突破性的发现是机器人展现出了真正的跨任务学习能力。研究团队让一个只在长期任务上训练过的机器人去尝试完全不同类型的物体操作任务。按照传统方法，这个机器人应该完全无法胜任新任务，成功率为零。然而，通过EVOLVE-VLA框架的自主学习，这个机器人在没有接受任何新任务示范的情况下，仅凭自己的探索就达到了20.8%的成功率。

虽然20.8%听起来不算很高，但要知道这是从零开始的完全自主学习。这就好比一个只会做中餐的厨师，突然被要求做意大利菜，结果他通过自己的摸索和尝试，竟然成功做出了五分之一的合格意大利菜。这种跨领域的自主学习能力，正是通用人工智能的重要特征。

四、机器人的"顿悟"时刻：意外涌现的智慧行为

在观察机器人的训练过程中，研究团队发现了一些令人惊喜的现象。机器人不仅学会了完成基本任务，还发展出了一些训练示范中完全没有出现过的智能行为。

最典型的例子是错误恢复能力。传统的机器人如果在抓取物体时失败了，通常会继续执行预设的后续动作，就像一个程序bug一样重复错误行为。而经过EVOLVE-VLA训练的机器人会意识到抓取失败，然后自主决定重新尝试抓取，直到成功为止。

另一个有趣的发现是机器人会根据实际情况调整操作策略。比如，在移动一个锅子的任务中，如果意外碰到了锅子改变了其状态，传统机器人可能会因为情况与预期不符而失败。但EVOLVE-VLA训练的机器人会观察新的状态，然后调整自己的抓取策略来适应变化。

最令人印象深刻的是机器人发明了全新的操作技巧。在某些任务中，机器人发现了与训练示范完全不同的物体抓取方法，比如抓取锅子时选择抓锅身而不是锅柄。这些创新策略证明机器人已经不再是简单的模仿者，而是具备了基本的问题解决能力。

五、挑战与局限：完美主义的代价

然而，这项研究也暴露了一些有趣的问题。研究团队发现，机器人的内在导师和环境的真实评判标准之间存在一些分歧，这导致了两种有趣的现象。

第一种情况是"看起来成功但实际失败"。机器人可能把场景布置得看起来非常接近目标状态，让内在导师给出很高的评分，但实际上并不完全符合任务的严格要求。就像一个学生写作业时，字迹工整、版面美观，老师乍一看觉得不错，但仔细检查发现答案是错的。

第二种情况是"实际成功但看起来不完美"。环境的评判系统可能基于一些精确的坐标位置来判断任务是否完成，而机器人虽然在技术上达到了这些要求，但从视觉上看起来任务并没有真正完成好。比如把书放进书架的任务中，书的位置在坐标上符合要求，但看起来并没有整齐地放置在书架内。

这些分歧反映了一个深层问题：如何定义任务的"真正完成"。是应该追求严格的技术标准，还是应该重视语义上的合理性？这个问题不仅在机器人学习中存在，在人类教育和评估中也经常遇到。

六、技术实现的巧思：化复杂为简单

从技术角度来看，EVOLVE-VLA框架的设计体现了工程学中"优雅解决方案"的典型特征。研究团队没有试图构建一个完美无缺的评估系统，而是巧妙地利用了统计学和控制理论的原理来处理不完美的信息。

累积式进度评估的数学公式看似简单，但背后蕴含着深刻的洞察。公式中的递减权重设计确保了评估过程的稳定性，避免了单次错误判断对整体学习的严重影响。这种设计思路在金融风险管理、信号处理等多个领域都有应用。

渐进式训练策略则体现了认知科学中关于技能习得的理论。人类学习复杂技能时，大脑会自然地将任务分解为更小的子目标，逐步建立神经连接。EVOLVE-VLA框架将这种生物学习原理成功地转化为算法实现。

从计算效率的角度来看，这个框架也非常聪明。传统的多帧比较方法需要大量的计算资源，而里程碑采样策略大大减少了计算负担。在时间步长为T的任务中，传统方法需要T-1次比较计算，而新方法只需要1次，效率提升显著。

七、对未来的启示：通向通用智能的桥梁

EVOLVE-VLA框架的意义远远超出了机器人操作的范畴。它代表了人工智能发展中的一个重要转向：从静态学习向动态适应的转变。

在可预见的未来，这种"边做边学"的能力将为机器人带来前所未有的应用潜力。家庭服务机器人将能够适应不同家庭的布局和习惯，工业机器人将能够应对生产线上的意外变化，医疗机器人将能够根据不同患者的情况调整操作策略。

更重要的是，这项研究为实现真正的通用人工智能提供了一条可能的路径。通用智能的核心不在于记住所有可能的情况，而在于能够在新环境中持续学习和适应。EVOLVE-VLA框架展示的跨任务学习能力，正是通用智能的重要特征之一。

当然，要将这项技术从实验室带到现实世界，还有许多挑战需要克服。现实环境比仿真环境复杂得多，安全性要求也更高。机器人在学习过程中的随机探索行为可能会造成损害，需要更sophisticated的安全机制来约束。

此外，现实世界的学习时间成本也是一个重要考虑因素。在仿真环境中，机器人可以快速重复数千次尝试，但在物理世界中，每次操作都需要实际时间，这要求算法具有更高的样本效率。

八、更广阔的影响：重新定义学习

这项研究的影响可能会延伸到教育、认知科学乃至哲学领域。它提醒我们重新思考学习的本质：真正的学习不是信息的简单存储和重现，而是在与环境的持续交互中不断完善自身的能力。

在教育领域，EVOLVE-VLA框架的成功验证了体验式学习和错误中学习的重要性。传统的填鸭式教育注重知识传授，而忽视了学生在实践中发现和解决问题的能力培养。机器人都能通过试错学习获得超越示范的能力，这给人类教育改革提供了重要启示。

从认知科学的角度来看，这项研究为理解人类智能的机制提供了新的视角。人类之所以能够在复杂多变的环境中生存和发展，正是因为具备了这种持续学习和适应的能力。通过研究如何让机器具备类似能力，我们也在加深对人类智能本质的理解。

在哲学层面，EVOLVE-VLA框架引发了关于智能和意识本质的思考。当机器人能够自主学习、发现新策略、从错误中恢复时，我们如何界定智能的边界？这些行为是否已经具备了某种形式的"理解"或"意识"？

说到底，EVOLVE-VLA不只是一个技术突破，更是对智能本质的深入探索。它告诉我们，真正的智能不在于完美地执行预设程序，而在于面对不确定性时的学习和适应能力。当机器人开始像人类一样从经验中学习时，我们或许正在见证通用人工智能时代的黎明。

这项来自新加坡国立大学的研究为我们展现了一个令人兴奋的未来：机器人将不再是冷冰冰的执行工具，而是能够成长、学习和创新的智能伙伴。虽然距离这个未来还有许多技术挑战需要克服，但EVOLVE-VLA框架已经为我们指明了方向。对于想要深入了解这项突破性研究的读者，可以通过论文编号arXiv:2512.14666v1查询完整的技术细节和实验数据。

Q&A

Q1：EVOLVE-VLA框架与传统机器人训练方法有什么根本区别？

A：传统机器人训练就像培养一个只会照搬菜谱的厨师，需要看几百遍完全一样的示范，只能机械重复记忆中的步骤。而EVOLVE-VLA框架训练的机器人更像真正的学徒，只需要看几次甚至一次示范就能开始尝试，在实际操作中发现错误并自己修正，通过不断实践变得越来越熟练，甚至能发明出示范中没有的新技巧。

Q2：机器人怎么知道自己做得好不好，没有老师指导怎么学习？

A：研究团队设计了一个"进度评估器"作为机器人的内在导师，能够观察操作过程并判断任务完成了百分之多少。由于这个内在导师有时会出错，研究团队开发了累积式进度评估和渐进式任务扩展两个策略来"驯服"不完美的反馈，让机器人能从噪音中提取有用信息进行学习。

Q3：EVOLVE-VLA框架在实验中取得了什么突破性结果？

A：在最困难的长期任务中成功率提升了8.6%，在只有一个示范的极限条件下提升了17.7%。最令人惊喜的是实现了跨任务学习：一个只在长期任务上训练的机器人，在没有接受任何新任务示范的情况下，仅凭自主探索就在完全不同的物体操作任务上达到了20.8%的成功率，而传统方法的成功率为零。