具身智能多模态感知与场景理解：视觉探索

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

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GPT多模态大模型与AI Agent智能体系列一百三十一

具身智能多模态感知与场景理解：视觉探索

8.6.2多模态感知与场景理解
多模态感知与场景理解旨在通过多种感知模块（如视觉、语音、触摸、激光雷达等）收集数据，并融合处理以更好地理解环境和完成任务。其核心概念包括感知模块、数据融合、理解与决策。感知模块负责收集数据，数据融合对多种感知数据进行处理以获得更全面准确的理解，理解与决策则基于处理后的数据来完成任务。这三者紧密相连，感知模块是数据的来源，数据融合是对数据的处理，理解与决策则是最终的应用。
1.视觉探索
具身智能视觉探索通过智能体的运动和感知来收集关于3D环境的信息，并更新其内部模型，以高效完成任务。内部模型可以采用多种形式，如拓扑图映射、语义地图、占用地图或空间记忆，以捕捉几何和语义信息，便于策略学习和规划。视觉探索通常在导航任务之前或与导航任务同时进行，通过构建内部记忆或地图来帮助路径规划。这一过程对于下游任务如视觉导航等非常有用。在视觉探索任务中，智能体需要尽可能有效地收集信息，例如用尽可能少的步骤完成任务。这通常涉及使用三维视觉小模型和基础大模型的结合，以实现快速且具有泛化性的技术。此外，多视角融合和多模态模型的发展也显著提升了具身智能体在复杂操作场景中的表现能力。具体来说，视觉探索不仅包括简单的图像识别和分类，还涉及到复杂的环境理解和交互。例如，VisionBank SVC300嵌入式智能视觉系统能够将多个相机连接到一起进行多视角检测，从而降低集成成本并提高数据收集和分析的效率。
视觉探索方法有多种，包括以下几种：
（1）非基线方法：形式化为部分观测的马尔可夫决策过程，涉及状态空间、行动空间、转移分布、奖励函数、观测空间、观测分布和折扣因子。
（2）基线方法：包括随机行动、前进行动和边界探索。
（3）好奇心方法：Agent寻找难以预测的状态，预测误差作为强化学习的奖励信号，面临随机性挑战，可通过逆动力学模型或分歧探索等方法解决。
（4）覆盖方法：Agent尝试最大化直接观察到的目标数量，结合经典方法和基于学习的方法，使用分析路径规划器和SLAM模块，提高物理逼真度。
（5）重建方法：Agent从观察到的视图中重建其他视图，包括像素级重建和语义重建，处理不能直接观察的区域。
视觉探索在具身智能中具有重要意义，特别是在需要智能体自主探索和理解动态变化的新环境时，如救援机器人和深海探测机器人。
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总结

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【配套新书教材】
《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】
新书特色：《GPT多模态大模型与AI Agent智能体》（跟我一起学人工智能）是一本2025年清华大学出版社出版的图书，作者是陈敬雷，本书深入探讨了GPT多模态大模型与AI Agent智能体的技术原理及其在企业中的应用落地。
全书共8章，从大模型技术原理切入，逐步深入大模型训练及微调，还介绍了众多国内外主流大模型。LangChain技术、RAG检索增强生成、多模态大模型等均有深入讲解。对AI Agent智能体，从定义、原理到主流框架也都进行了深入讲解。在企业应用落地方面，本书提供了丰富的案例分析，如基于大模型的对话式推荐系统、多模态搜索、NL2SQL数据即席查询、智能客服对话机器人、多模态数字人，以及多模态具身智能等。这些案例不仅展示了大模型技术的实际应用，也为读者提供了宝贵的实践经验。
本书适合对大模型、多模态技术及AI Agent感兴趣的读者阅读，也特别适合作为高等院校本科生和研究生的教材或参考书。书中内容丰富、系统，既有理论知识的深入讲解，也有大量的实践案例和代码示例，能够帮助学生在掌握理论知识的同时，培养实际操作能力和解决问题的能力。通过阅读本书，读者将能够更好地理解大模型技术的前沿发展，并将其应用于实际工作中，推动人工智能技术的进步和创新。

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