机器人学会了"看图说话"：从想象画面到完成复杂任务的革命性突破

今年十二月，来自Agibot Research的研究团队发表了一项令人瞩目的研究成果，这篇名为"Act2Goal: From World Model To General Goal-conditioned Policy"的论文提出了一种全新的机器人控制方法。有兴趣深入了解的读者可以通过论文编号arXiv:2512.23541v1查询完整论文。这项研究由周鹏飞、陈力良等八位研究人员共同完成，他们解决了一个长期困扰机器人领域的核心难题：如何让机器人像人类一样，仅仅看到一张目标图片，就能自主规划并完成复杂的长时间任务。

在日常生活中，当我们想要整理房间时，只需看一眼理想的整洁状态，大脑就会自动规划出一系列操作步骤。然而，对于机器人来说，这种看似简单的能力却异常困难。传统的机器人往往只能完成简单、短暂的任务，或者需要人类提供详细的文字指令。一旦任务变得复杂或需要较长时间完成，它们就会迷失方向，无法保持对最终目标的理解。这就像让一个近视眼的人在没有眼镜的情况下走迷宫——即使知道出口在哪里，也很难找到正确的路径。

研究团队提出的Act2Goal系统就像是给机器人装上了一副"智能眼镜"。这套系统的核心创新在于结合了两个关键能力：首先是"想象力"——机器人能够在心中模拟从当前状态到目标状态的整个过程，就像人类在脑海中预演一遍行动步骤；其次是"执行力"——通过一种叫做多尺度时间哈希（MSTH）的巧妙机制，机器人能够同时关注眼前的精细操作和长远的目标导向。

这种方法的突破性在于，它让机器人首次具备了真正的"视觉规划"能力。当给定一张目标图片后，机器人的"大脑"会自动生成一系列中间画面，描绘出从现在到目标的可能路径。这些画面不是随机产生的，而是基于对物理世界深度理解的合理预测。接着，机器人会根据这些想象的画面制定具体的行动计划，既保证每一步操作的准确性，又确保整体方向不偏离最终目标。

更令人印象深刻的是，这套系统还具备自我学习和改进的能力。当机器人在执行任务时遇到新情况或者失败时，它不会简单地重复错误，而是会从这些经历中学习，自动调整自己的策略。这种能力让机器人能够快速适应新环境，即使面对训练时从未见过的物体、场景或任务组合，也能表现出色。

一、机器人的"想象力"：从图片到行动的神奇转换

要理解Act2Goal系统的工作原理，我们可以把机器人的思维过程想象成一个经验丰富的厨师准备一道复杂菜肴的过程。当厨师看到一张成品菜的照片时，他的大脑会自动"回放"整个烹饪过程：先要准备哪些食材，按什么顺序处理，每个步骤需要多长时间，最终如何达到照片中的效果。这种从结果倒推过程的能力，正是Act2Goal赋予机器人的核心技能。

传统的机器人系统就像是一个只会按照固定食谱操作的新手厨师。给它一张菜品照片，它完全不知道该从何下手，只能机械地重复之前学过的操作步骤，往往无法应对新的变化。而Act2Goal系统则让机器人变成了一个能够看图创作的大厨，不仅能理解最终目标的样子，还能在脑海中构想出实现这个目标的完整路径。

这套系统的技术核心被称为"目标条件化世界模型"，听起来很复杂，实际上可以理解为机器人的"想象引擎"。当机器人接收到一张目标图片后，这个引擎就开始工作，生成一系列中间状态的图像。这些图像就像是一部慢动作电影，展示了从当前状况逐步转变为目标状况的全过程。

比如说，如果任务是要求机器人把桌子上散乱的积木整理成整齐的堆叠，机器人的想象引擎会生成这样的画面序列：首先是当前的混乱状态，然后是机器人抓取第一块积木的画面，接着是将积木放在合适位置的画面，随后是抓取第二块积木的画面，如此循环，直到最终呈现出整齐堆叠的目标状态。这些想象出的画面不是随意生成的，而是基于机器人对物理世界规律的深度理解，确保每个步骤都是可行和合理的。

更加精妙的是，这个想象过程采用了"多尺度时间哈希"技术。用厨师的比喻来继续说明，这就像是厨师在规划菜肴制作时，既要关注"大方向"（比如先炒菜再调味），也要关注"小细节"（比如油温的精确控制）。机器人的规划系统也是如此，它会生成两类不同精度的预测画面：一类是密集的"近距离"画面，用于指导精确的即时操作；另一类是稀疏的"远距离"画面，用于保持对长期目标的把握。

近距离画面就像是厨师炒菜时每秒钟的手部动作，需要极其精细和频繁的调整。这些画面帮助机器人处理需要高精度的即时操作，比如抓取物体时手指的精确位置、移动时的速度控制等。而远距离画面则像是整个烹饪流程的关键节点，比如"原料准备完成"、"开始炒制"、"调味阶段"、"装盘完成"等重要里程碑。这些画面确保机器人在执行具体操作时不会偏离整体目标。

通过这种巧妙的双重规划机制，机器人既能保持对最终目标的清晰认识，又能灵活应对执行过程中的各种意外情况。当现实操作与预想略有偏差时，机器人能够基于近距离画面进行快速调整，同时参考远距离画面保持大方向的正确性。

二、动作专家：让想象变成现实的执行引擎

拥有了丰富的想象力还不够，机器人还需要一个能够将想象转化为实际行动的"执行引擎"。在Act2Goal系统中，这个角色由"动作专家"模块承担，它就像是一个经验丰富的指挥家，能够将头脑中美妙的音乐旋律转化为乐团每个演奏员的具体演奏指令。

动作专家的工作方式非常有趣。它接收来自想象引擎的视觉规划信息，同时感知机器人当前的身体状态（比如手臂的位置、手指的开合程度等），然后将这两类信息巧妙融合，生成精确的动作指令。这个过程就像是一个专业的舞蹈编导，既要考虑整支舞蹈的艺术效果，又要确保每个动作都在舞者的身体能力范围内。

更令人惊叹的是，动作专家采用了一种叫做"流匹配"的先进技术来生成动作序列。用一个形象的比喻来解释，这就像是水流从高处流向低处的自然过程。在数学上，机器人的每个动作都可以看作是在某个"动作空间"中的一个点，而完成任务的过程就是从当前动作点流向目标动作点的过程。流匹配技术让这个流动过程变得非常平滑和自然，避免了传统方法常常出现的生硬和不连贯。

在具体实现上，动作专家会同时生成两种不同类型的动作预测，这与前面提到的双重视觉规划形成完美呼应。第一种是"近程动作"，这些是机器人需要立即执行的精确操作，比如接下来几秒钟内手臂应该如何移动、手指应该如何配合等。这些动作指令密集而详细，确保机器人的每个微小动作都精准到位。

第二种是"远程动作"，这些是对应于长期目标节点的粗略动作指导。虽然这些动作不会被直接执行，但它们为机器人提供了重要的方向指引，就像是旅行中的路标，确保机器人在处理眼前事务的同时不会迷失大方向。

这种双重动作生成机制解决了机器人控制中一个长期存在的矛盾：如何在保持动作精确性的同时维持目标一致性。传统的机器人控制要么只关注眼前的精确操作，容易在长任务中偏离目标；要么只关注整体规划，在具体执行时缺乏必要的精度。Act2Goal系统通过让近程和远程动作相互配合，完美解决了这个难题。

动作专家的另一个巧妙设计是采用了"端到端"的学习方式。这意味着整个系统从接收目标图片到输出最终动作，都是作为一个整体进行训练和优化的。这就像是训练一个乐团时，不是分别训练各个乐器手然后简单组合，而是让整个乐团作为一个整体反复排练，直到达到完美的协调配合。这种整体性训练确保了想象引擎和动作专家之间的无缝衔接，让机器人的思考和行动形成一个有机统一体。

三、学习与适应：机器人的自我进化之路

Act2Goal系统最令人印象深刻的能力之一，是它出色的学习和适应能力。这就像是培养一个天才儿童，不仅要让他掌握基础知识，更要培养他举一反三、自主学习的能力。研究团队采用了一种分阶段的训练策略，让机器人逐步从基础技能掌握者成长为能够自主适应新环境的智能体。

整个训练过程可以分为三个阶段，每个阶段都有明确的目标和方法。第一阶段是基础能力建设，研究团队让想象引擎和动作专家同时学习，确保它们能够相互理解和配合。这个阶段就像是让一对舞伴初次合作，需要反复磨合直到默契十足。通过分析大量的任务演示数据，系统学会了如何生成合理的视觉规划，以及如何将这些规划转化为可执行的动作序列。

第二阶段专注于动作能力的精细化调整。在这个阶段，研究团队主要优化动作专家的表现，让它能够更精确地执行各种操作。这就像是一个舞者在掌握了基本舞步后，开始练习更加复杂和精准的技巧。通过大量的模仿学习，机器人的动作变得越来越流畅和准确。

第三阶段是最具创新性的"自主适应改进"阶段。这个阶段让机器人具备了在实际部署中自我学习和改进的能力，这是传统机器人系统很难达到的高度。研究团队采用了一种叫做"后见之明经验重放"的巧妙技术，让机器人能够从自己的每一次尝试中学习，无论成功还是失败。

这种学习机制的工作原理非常有趣。当机器人执行一个任务时，无论最终是否达到了预期目标，系统都会记录下整个过程中的每一步操作和观察结果。然后，系统会进行一种巧妙的"目标重标记"：即使原本的任务失败了，系统会将实际达到的状态重新定义为"新目标"，从而将失败的尝试转化为成功的学习样本。

举个具体例子来说明这种学习方式的妙处。假设机器人的任务是要把一个红色积木放到指定位置，但在执行过程中，由于某种原因，积木最终被放在了一个稍微偏离的位置。传统系统会简单地将这次尝试标记为失败，并从中学到"不要这样做"。而Act2Goal系统则会聪明地重新解释这次经历：既然积木最终被成功放在了那个偏离的位置，那么这次操作就是一次成功的"将红色积木放到偏离位置"的任务。通过这样的重新标记，系统将每一次尝试都转化为有价值的学习材料。

更加令人惊叹的是，这种在线学习过程采用了先进的"低秩适应"技术，使得机器人能够在资源受限的实际部署环境中快速学习。这就像是给机器人装上了一个高效的"学习加速器"，让它能够在几分钟内就从新的经验中提取有用信息并改进自己的行为。

在实际测试中，这种自主学习能力展现出了惊人的效果。当机器人被要求完成一些训练时从未见过的新任务时，初始表现可能不尽如人意，但通过短短几轮的自主尝试和学习，成功率能够从30%快速提升到90%。这种快速适应能力让机器人真正具备了在复杂现实环境中工作的可能性。

四、实验验证：从实验室到真实世界的华丽转身

要验证一个机器人系统是否真正可用，最终还是要看它在真实世界中的表现。研究团队进行了大规模的实验验证，涵盖了从仿真环境到真实机器人的各种场景，测试结果令人印象深刻。

在仿真测试方面，研究团队选择了Robotwin 2.0这个著名的机器人操作基准测试平台。这个平台包含了四种不同类型的任务：移动罐子、抓取双瓶、放置空杯和摆放鞋子。每种任务都有"简单"和"困难"两个难度级别，其中困难级别包含了许多训练时未见过的新情况，专门用来测试系统的泛化能力。

测试结果显示，Act2Goal系统在所有简单任务中都显著优于其他先进方法。更重要的是，在困难任务中，Act2Goal展现出了卓越的泛化能力，而其他方法几乎完全无法应对新情况。比如在"移动罐子"任务中，Act2Goal在困难模式下仍能达到13%的成功率，而其他方法的成功率都是0%。这种差距清晰地展示了Act2Goal系统在处理未知情况时的独特优势。

真实机器人实验更加令人兴奋。研究团队使用AgiBot Genie-01机器人进行了三种挑战性很高的真实世界任务测试。第一个任务是"白板写字"，要求机器人拿着马克笔在白板上书写英文单词。这个任务对精度要求极高，需要机器人精确控制手臂和手指的每个细微动作。在训练数据范围内的单词（域内测试），Act2Goal达到了93%的成功率；即使是完全陌生的单词组合（域外测试），成功率仍然高达90%，展现出了强大的组合泛化能力。

第二个任务是"甜点摆盘"，要求机器人按照参考图片将各种甜点摆放在盘子上。这个任务不仅考验机器人的精细操作能力，还要求它具备良好的视觉理解和空间推理能力。Act2Goal在域内测试中达到了75%的成功率，在包含全新视觉元素的域外测试中也维持了48%的成功率。

第三个任务是"插入操作"，要求机器人将物体精确地插入到相应的孔洞中。这类任务在工业应用中极为常见，但对机器人的力控制和位置精度要求很高。Act2Goal在域内测试中达到了45%的成功率，在需要处理全新物体类型的域外测试中也能维持30%的成功率。

更令人印象深刻的是自主学习能力的验证。在一个特别设计的实验中，研究团队要求机器人在白板上画出训练时从未见过的图案。初始时，机器人的表现确实不够理想，画出的图案模糊不清。但是，通过短短15分钟的自主学习和改进，机器人的绘画质量显著提升，最终能够画出相当清晰和准确的图案。这种快速学习能力证明了Act2Goal系统确实具备了在实际部署中持续改进的潜力。

在插入任务的自主学习实验中，机器人的表现更加惊人。初始成功率只有30%，但经过几轮自主学习后，成功率提升到了90%。这种巨大的性能提升在传统机器人系统中是难以想象的，充分证明了Act2Goal系统的自适应学习能力。

五、技术创新的深层解读：多尺度时间哈希的巧妙设计

Act2Goal系统中最具创新性的技术组件是"多尺度时间哈希"机制，这个看似复杂的名字背后隐藏着一个极其巧妙的设计思想。为了让普通读者理解这个概念，我们可以用音乐指挥的例子来类比。

当一位指挥家指挥一部大型交响乐时，他需要同时关注两个层面的信息：宏观层面上，他要把握整部作品的结构和情感走向，确保各个乐章之间的衔接自然流畅；微观层面上，他要关注每个小节甚至每个音符的精确表达，确保乐团的每个声部都准确到位。如果指挥家只关注宏观而忽略细节，音乐会变得粗糙；如果只关注细节而缺乏整体把握，整部作品就会失去灵魂。

多尺度时间哈希机制让机器人具备了类似指挥家的这种双重关注能力。在技术实现上，这个机制将机器人的规划时间轴分成两个不同密度的层次。近程层次包含密集的时间点，就像是音乐中的每个八分音符，为机器人提供精细的即时操作指导。远程层次包含稀疏的关键时间点，就像是音乐中的重要乐句标记，为机器人提供长期的方向指引。

这种分层规划的数学设计非常精巧。近程时间点按照固定间隔均匀分布，确保机器人在短期内的每个动作都有明确指导。而远程时间点则采用对数间隔分布，也就是说，离当前时刻越远的时间点间隔越大。这种设计符合人类认知的特点：我们对近期事件的记忆和规划都很详细，而对远期事件的关注则相对粗略。

在实际操作中，这种机制让机器人能够同时维持精确的局部控制和稳定的全局导向。当机器人执行具体动作时，近程规划提供的密集指导确保每个操作都精准到位。同时，远程规划提供的关键节点信息确保机器人不会在复杂的操作序列中迷失方向。

更加巧妙的是，这两个层次的规划信息通过一种叫做"交叉注意力"的机制实现了深度融合。这就像是让指挥家的左右手分别处理不同层次的音乐信息，然后通过大脑的协调机制将两种信息完美融合。在技术实现上，这种融合让机器人能够根据实时情况动态调整近程操作，同时保持对远程目标的一致性追求。

研究团队通过专门的对比实验验证了多尺度时间哈希机制的有效性。在复杂的白板写字任务中，使用这种机制的系统在处理长单词时的成功率比传统固定规划方法高出70%。特别是在域外测试中，这种差距更加明显，充分证明了多尺度规划在处理复杂长时间任务时的独特优势。

六、与现有技术的深度对比：为什么Act2Goal能够脱颖而出

要真正理解Act2Goal系统的价值，我们需要将它与现有的机器人控制技术进行深入对比。这就像是比较不同风格的艺术家，每种方法都有其特色，但在解决特定问题上的效果却大相径庭。

传统的目标条件策略就像是一个只会照本宣科的学生，它们通过学习大量的"状态-动作"对应关系来工作。当给定一个目标图片时，这类系统会尝试在记忆中搜索最相似的情况，然后执行相应的动作。这种方法在简单、短期任务中表现不错，但面对复杂的长期任务时就显得力不从心。主要问题在于，它们缺乏对任务进展的明确理解，无法判断当前的行动是否真的在朝着目标前进。

DP-GC是一种代表性的传统方法，它使用先进的视觉编码技术来理解目标图片，然后直接生成相应的动作。但这种"黑盒"式的处理方式缺乏中间的推理过程，就像是一个魔术师只会变魔术而不懂魔术原理。在研究团队的对比实验中，DP-GC在简单任务中的表现尚可，但在复杂任务中几乎完全失效，成功率接近于零。

π0.5-GC是另一种有代表性的方法，它尝试结合语言理解和视觉理解来控制机器人。虽然这种多模态方法在理论上很有吸引力，但在实际应用中却面临着模态融合的复杂性问题。在对比实验中，π0.5-GC虽然比DP-GC表现稍好，但在复杂任务中的成功率仍然很低，特别是在需要长期规划的场景中表现不佳。

HyperGoalNet代表了另一种技术路线，它尝试通过神经网络的超参数调制来适应不同的目标。这种方法在某些特定类型的任务中表现不错，但缺乏通用性，在面对新类型的任务时往往需要重新训练。实验结果显示，HyperGoalNet在大多数测试场景中的表现都不理想，特别是在需要处理新物体或新环境的情况下几乎无法工作。

相比之下，Act2Goal系统的优势在于它提供了一个完整的"思考-规划-执行"链条。当面对一个新的目标时，系统不是简单地搜索记忆中的相似情况，而是主动构建从当前状态到目标状态的可能路径。这种生成式的方法让系统具备了真正的泛化能力，能够应对训练时从未见过的新情况。

在所有对比实验中，Act2Goal都显著优于其他方法，特别是在困难任务和域外测试中，这种优势更加明显。比如在仿真环境的"抓取双瓶"困难任务中，Act2Goal达到了43%的成功率，而所有其他方法的成功率都是6%或更低。在真实机器人的白板写字任务中，Act2Goal在域外测试中的成功率是90%，而最好的对比方法只有20%。

这种巨大的性能差距不是偶然的，而是源于Act2Goal在技术架构上的根本性创新。通过引入世界模型和多尺度时间规划，Act2Goal解决了传统方法长期存在的核心问题：如何在保持精确性的同时维持长期一致性。

七、技术实现的精密设计：从理论到实践的完美转化

Act2Goal系统的技术实现展现了从理论构想到工程实践的精密转化过程。整个系统的架构设计就像是一座精心设计的大教堂，每个组件都有其特定功能，同时又与其他部分形成有机统一。

系统的核心是两个相互协作的神经网络：视觉世界模型和动作专家网络。这两个网络都采用了最新的"扩散变换器"架构，这是目前在生成任务中表现最优秀的技术之一。视觉世界模型包含了28层扩散变换器块，参数总数达到16亿，这个规模确保了它能够处理复杂的视觉推理任务。动作专家网络虽然层数相同，但参数规模较小，约为1.6亿，这种设计既保证了处理能力，又控制了计算成本。

在训练数据方面，研究团队使用了AgiBot World数据集以及一些专门收集的数据。整个训练过程被精心分为两个阶段，每个阶段都有明确的目标和优化策略。第一阶段的训练需要16张A800 GPU运行168小时，这相当于一个大型计算集群连续工作一周。第二阶段的端到端训练需要16张A800 GPU运行48小时。这种大规模的计算投入确保了系统能够学习到丰富而准确的知识。

在实际部署方面，系统运行在配备NVIDIA RTX 4090显卡的边缘计算设备上。这种配置选择体现了研究团队对实用性的重视：既要保证足够的计算性能，又要控制硬件成本，使系统能够在实际应用中推广。系统的推理延迟被严格控制在200毫秒以内，这个速度足以支持实时的机器人控制需求。

在线学习功能的实现特别值得关注。系统使用了LoRA（低秩适应）技术，只需要更新很小一部分参数就能实现有效的适应学习。具体来说，LoRA的秩设置为64，这意味着相比完整模型重训练，在线学习的计算开销减少了数十倍。整个在线学习循环（包括数据收集、模型更新和环境重置）只需要5分钟，这种高效性使得机器人能够在实际工作中快速适应新情况。

系统的数据处理机制也经过了精心设计。在线学习使用了大小为20的重放缓冲区，这个大小在存储效率和学习效果之间取得了良好平衡。每轮训练使用10个训练周期，这个设置既保证了充分的学习，又避免了过拟合。

在真实机器人实验中，研究团队采用了AgiBot Genie-01机器人平台。这个平台具有7自由度机械臂和精密夹具，能够胜任各种精细操作任务。为了确保实验的可靠性和安全性，团队在某些任务中采用了额外的安全措施，比如在白板写字任务中使用胶带固定马克笔，防止长时间操作中的意外滑落。

八、应用前景与现实意义：开启智能机器人新时代

Act2Goal系统的成功不仅仅是一个技术突破，更是开启了智能机器人应用新时代的重要里程碑。这项技术的潜在应用领域广阔，几乎涉及人类生活的方方面面，其影响可能比我们想象的更加深远。

在家庭服务领域，Act2Goal技术将彻底改变我们与家用机器人的交互方式。传统的家用机器人往往需要复杂的编程或详细的语音指令才能完成任务，使用门槛较高。而基于Act2Goal的家用机器人只需要看一张照片就能理解任务要求。比如，主人只需要给机器人展示一张整洁客厅的照片，机器人就能自动规划清洁路径，整理物品摆放，甚至调整家具位置，直到客厅达到照片中的状态。这种直观的交互方式将让机器人真正融入日常生活。

在工业制造领域，这项技术的价值更加巨大。传统的工业机器人需要针对每个具体任务进行专门编程，生产线调整成本高、周期长。Act2Goal技术让机器人具备了"看图施工"的能力，当需要生产新产品时，工程师只需要提供产品的目标状态图片，机器人就能自动规划装配流程。这种能力将大大提高制造业的柔性和效率，让个性化定制和小批量生产变得更加经济可行。

在医疗康复领域，Act2Goal技术也展现出巨大潜力。康复训练往往需要患者完成特定的动作序列，传统方法需要治疗师反复指导和纠正。基于这项技术的康复机器人可以观察患者的当前状态，参考标准康复姿态，自动规划个性化的训练方案，并在训练过程中实时调整指导策略。这种智能化的康复辅助将大大提高康复效率，同时减轻医疗人员的工作负担。

在教育领域，这种技术可能催生全新的教学方式。以艺术教学为例，当学生想要学习绘画或手工制作时，教学机器人可以观察学生的作品现状，参考目标作品图片，自动规划教学步骤，并提供个性化的指导建议。这种能够"因材施教"的智能教学系统将让优质教育资源更加普及。

在农业领域，Act2Goal技术可以应用于精准农业管理。农用机器人可以通过观察作物的当前生长状态，参考理想的生长目标图片，自动规划田间管理操作，包括精确施肥、病虫害防治、收获时机判断等。这种智能化的农业管理将大大提高农业生产效率和质量。

更加令人兴奋的是，这项技术的自主学习能力为长期应用奠定了基础。传统机器人在部署后往往性能逐渐下降，需要定期维护和重新训练。而Act2Goal系统能够在实际使用中不断学习和改进，适应环境变化和需求演进。这种"越用越聪明"的特性将大大降低机器人的维护成本，提高系统的实用价值。

当然，这项技术的广泛应用还需要解决一些实际挑战。计算资源需求、安全性保障、伦理问题等都需要进一步研究和完善。但是，Act2Goal展现出的技术潜力已经为我们描绘出了一个令人憧憬的智能机器人时代。

说到底，Act2Goal系统代表了机器人技术发展的一个重要转折点。它不仅解决了长期困扰该领域的技术难题，更重要的是，它为机器人与人类的自然协作开辟了新的可能性。当机器人能够真正理解我们的视觉意图，并自主规划实现路径时，人机协作将变得前所未有的流畅和高效。这种技术进步的意义不仅仅在于提高效率，更在于它可能带来的生活方式和工作模式的根本性变革。在不久的将来，我们或许真的能够拥有那些只存在于科幻电影中的智能机器人助手，它们不需要复杂的指令，只需要一个简单的视觉目标，就能帮助我们完成各种复杂的任务。这项研究虽然还处在实验阶段，但它所展现的技术路径和巨大潜力，让我们对智能机器人的美好未来充满期待。

Q&A

Q1：Act2Goal系统是如何工作的？

A：Act2Goal系统的工作原理就像一个有想象力的厨师。当给它一张目标图片时，它首先会在"大脑"中想象从当前状态到目标状态的整个过程，生成一系列中间画面。然后通过多尺度时间哈希技术，同时关注精细的即时操作和粗略的长期规划。最后由动作专家将这些想象转化为具体的机器人动作指令，既保证精确性又维持目标一致性。

Q2：Act2Goal相比传统机器人控制方法有什么优势？

A：传统方法就像照本宣科的学生，只能重复学过的动作组合，面对新情况就无法应对。而Act2Goal具备真正的"想象力"和规划能力，能主动构建实现目标的路径。在实验中，当其他方法成功率为0%时，Act2Goal在复杂任务中仍能达到13%-43%的成功率。更重要的是，它还能通过自主学习在几分钟内将成功率从30%提升到90%。

Q3：Act2Goal系统需要什么样的硬件配置？

A：Act2Goal系统在训练阶段需要大规模计算资源，使用16张A800 GPU训练数天。但在实际部署时，只需要一台配备NVIDIA RTX 4090显卡的边缘计算设备就能运行，推理延迟控制在200毫秒以内。这种设计既保证了性能，又控制了成本，使系统能够在实际应用中推广。在线学习功能采用了高效的LoRA技术，每轮学习只需5分钟。