机器人终于学会了"察言观色"：上海AI实验室让机器人只需10个示例就能掌握复杂任务

这项由上海AI实验室、浙江大学、香港中文大学等多家机构合作完成的研究发表于2025年3月，论文名为《Dita: Scaling Diffusion Transformer for Generalist Vision-Language-Action Policy》，感兴趣的读者可以通过arXiv:2503.19757v1访问完整论文。研究团队开发了一个名为Dita的通用机器人策略模型，这个模型就像一个聪明的助手，能够通过观察和理解指令来完成各种复杂的机器人任务。

想象一下，如果你要教一个全新的员工做各种工作，传统的方法需要为每个任务单独培训很长时间。但Dita就像一个特别有天赋的学徒，只需要看10个示例就能学会开抽屉、倒咖啡、整理物品等复杂任务，甚至能在完全不同的环境中灵活应对。这种能力的背后，是研究团队创新性地将扩散模型（一种先进的AI技术）与Transformer架构（类似ChatGPT使用的技术）相结合，让机器人能够像人类一样"察言观色"——通过仔细观察环境细节来做出精准的动作决策。

研究团队发现，传统的机器人学习方法就像是让学生背诵标准答案，而Dita更像是教会学生理解题目的本质。它不是简单地记忆固定的动作序列，而是真正理解了如何观察环境变化并做出相应调整。这种理解能力让它在面对不同的光照条件、物品摆放位置，甚至是完全不同的背景环境时，依然能够准确完成任务。

更令人印象深刻的是，Dita展现出了执行长期任务的能力。它能够完成"先关闭上层抽屉，然后打开下层抽屉，接着把碗放进抽屉，最后关闭下层抽屉"这样包含多个步骤的复杂任务序列。这就像一个优秀的管家，不仅能完成单个指令，还能理解和执行一系列相关联的任务，并在每个步骤之间保持逻辑的连贯性。

一、传统机器人学习的困境与新思路的诞生

传统的机器人学习就像是让每个机器人都成为某个特定工作的专家，比如专门负责装配汽车零件的机器人，或者专门用于搬运货物的机器人。这种方法虽然在特定任务上表现出色，但问题是每当环境稍有变化，或者需要执行新任务时，就必须重新收集大量数据进行训练，就像重新培训一个全新的员工一样耗时耗力。

研究团队观察到，人类之所以能够快速适应新环境和新任务，是因为我们具备强大的泛化能力。我们可以将在一个场景中学到的知识迁移到另一个完全不同的场景中。比如，你学会了在自己家里泡茶，到朋友家时也能很快找到茶具并完成同样的任务，即使厨房布局完全不同。

基于这个观察，研究团队提出了一个大胆的想法：能否创建一个通用的机器人"大脑"，就像人类的大脑一样，能够理解各种不同的任务，并在遇到新情况时快速适应？这个想法的核心是让机器人不再依赖于针对特定任务的专门训练，而是通过观察大量不同类型的机器人执行各种任务的数据，学会一种通用的"做事方法"。

现有的一些研究尝试通过扩散模型来解决这个问题。扩散模型原本用于图像生成，它的工作原理就像一个艺术家从一团模糊的颜色开始，逐步细化直到创造出清晰的画作。但是，当研究人员尝试将这种技术应用到机器人控制时，他们遇到了一个重要问题：现有方法通常使用较小的网络来处理动作生成，这就像用一支细笔来画大幅画作，难以处理复杂多样的机器人行为。

Dita的创新之处在于，它不再使用小型的辅助网络来生成动作，而是直接让主要的大型神经网络来处理动作的生成和优化。这就像让一位经验丰富的总指挥直接协调所有细节，而不是通过多个中间环节传递信息。这种直接的处理方式让机器人能够更好地理解视觉观察和语言指令之间的精细关联，从而做出更加准确和灵活的动作决策。

二、Dita的核心设计理念：像人类一样观察和思考

Dita的设计哲学可以用一个生动的比喻来理解：它就像一个经验丰富的工匠，能够通过仔细观察环境中的每一个细节来指导自己的手部动作。与传统方法不同，Dita采用了一种叫做"上下文条件化"的机制，这种机制让机器人能够直接基于观察到的图像细节来调整自己的动作策略。

具体来说，当Dita接收到一个任务指令时，比如"把咖啡豆倒进碗里"，它不是简单地执行一个预设的动作序列，而是像一个细心的厨师一样，首先仔细观察当前的环境：咖啡豆在哪里，碗的位置如何，周围有什么障碍物，光线条件如何等等。然后，它将这些视觉信息与语言指令结合起来，在脑海中形成一个完整的任务理解。

这种处理方式的技术实现涉及几个关键组件。首先是视觉处理模块，它使用了先进的DINOv2模型来分析图像。这个模块就像机器人的"眼睛"，能够识别和理解场景中的各种物体、它们的位置关系以及环境特征。接着是语言理解模块，它使用CLIP模型来处理人类的指令，将自然语言转换为机器人能够理解的内部表示。

最核心的创新在于动作生成模块。传统方法通常是将视觉信息和语言信息融合成一个抽象的表示，然后用一个小型网络来生成具体的动作。但Dita采用了完全不同的策略：它让一个大型的Transformer网络直接处理所有信息，包括视觉观察、语言指令、时间信息以及需要生成的动作。这就像让一个经验丰富的指挥家同时协调交响乐团的所有声部，而不是通过多个副指挥来传递指令。

在实际工作过程中，Dita使用扩散过程来生成动作。这个过程可以想象为雕塑家创作的过程：开始时，雕塑家面对的是一块粗糙的石料（对应于随机噪声），然后通过反复的观察、思考和精细调整，逐步雕琢出精美的作品（对应于精确的动作序列）。在每一步调整中，雕塑家都会参考自己对最终作品的构想以及当前作品的状态，这正对应于Dita如何结合任务目标和当前环境状态来优化动作。

三、突破性的学习能力：从大规模数据中提取智慧

Dita的学习过程就像一个勤奋的学生通过阅读大量不同类型的书籍来积累知识和智慧。研究团队使用了Open X-Embediment（OXE）数据集来训练Dita，这个数据集包含了来自不同机器人平台、不同任务类型、不同环境设置的大量演示数据。这就相当于让Dita观看了成千上万个不同的"师傅"如何完成各种工作，从中学习通用的技能和策略。

这种大规模的跨领域学习带来了显著的优势。就像一个见多识广的人能够在面对新情况时迅速找到解决方案一样，Dita通过观察各种不同的机器人执行任务的方式，学会了一套通用的"做事方法论"。当它遇到新的任务或新的环境时，能够灵活地调用这些经验来快速适应。

训练过程本身也体现了Dita设计的精妙之处。传统的扩散模型训练通常需要大量的计算资源和时间，但Dita通过优化的架构设计，在保持高性能的同时显著提高了训练效率。整个模型包含3.34亿个参数，这个规模足够处理复杂的任务，但又不会过于庞大而难以训练和部署。

特别值得注意的是Dita对历史信息的处理方式。它不仅考虑当前时刻的观察，还会参考之前的观察历史来做决策。这就像一个经验丰富的工人不仅看当前的工作状态，还会回忆之前的操作步骤来指导下一步行动。这种时序建模能力让Dita能够执行需要多个步骤协调的复杂任务，比如先准备工具，再执行主要操作，最后进行清理工作。

四、卓越的实验表现：多个基准测试中的优异成绩

研究团队在四个不同的仿真环境中测试了Dita的能力，这些测试就像给一个全能选手安排了四种不同类型的比赛，每种比赛都考察不同方面的能力。

在SimplerEnv测试中，Dita展现出了令人印象深刻的零样本泛化能力。这个测试模拟了从真实机器人数据训练的模型在仿真环境中的表现。Dita在"拿取可乐罐"任务中达到了83.7%的成功率，在"移动物体到指定位置"任务中达到了76.0%的成功率，这些数字远超其他现有方法。更重要的是，即使在环境发生变化的情况下（比如背景不同、物体位置变化等），Dita依然保持了很高的成功率，体现了其强大的适应能力。

LIBERO基准测试更加全面地评估了Dita在多任务学习方面的能力。这个测试包含四个子任务类型：空间关系理解、物体识别和操作、目标导向的任务执行，以及长序列任务处理。Dita在所有子任务中都表现出色，特别是在最具挑战性的长序列任务中，成功率达到了63.8%，比之前的最佳方法提高了约10个百分点。这个结果说明Dita不仅能够处理单个简单任务，还能协调执行复杂的多步骤任务序列。

CALVIN基准测试专门考察机器人执行长期任务的能力。在这个测试中，机器人需要在一个场景中连续完成最多五个相关任务，就像一个管家需要按照主人的要求依次完成打扫、整理、准备等一系列工作。Dita在这个极具挑战性的测试中展现出了优秀的表现，平均能够连续完成3.61个任务，这个成绩在仅使用单个RGB摄像头的方法中是最好的。

最后的ManiSkill2测试专门评估了Dita在不同摄像头视角下的泛化能力。研究团队创建了一个包含300,000个随机摄像头位置的数据集，然后测试Dita是否能够在完全未见过的视角下准确执行任务。结果显示，Dita的平均成功率达到了65.8%，显著超过了其他方法。这个结果特别有意义，因为在实际应用中，机器人经常需要在不同的环境和视角下工作。

五、真实世界的验证：10样本学习的惊人效果

最令人兴奋的部分是Dita在真实机器人平台上的表现。研究团队使用了一个配备Franka Panda机械臂和Robotiq夹爪的机器人系统，通过一个位于第三人称视角的RGB-D摄像头来观察环境。这个设置就像给机器人配备了一双"眼睛"，让它能够观察和理解周围的环境。

在真实世界的测试中，Dita展现出了令人印象深刻的快速学习能力。仅仅通过观看10个演示样本，它就能学会执行各种复杂的任务。比如在"拿香蕉放入盒子"的任务中，Dita学会了如何精确地抓取形状不规则的香蕉，如何调整抓取姿态以避免损坏水果，以及如何准确地将香蕉放置到目标位置。这种学习速度和准确性远超传统方法。

更加令人惊叹的是Dita处理复杂操作任务的能力。在"倒咖啡豆到碗里"的任务中，机器人需要准确地抓取装有咖啡豆的容器，控制倾倒的角度和速度，确保咖啡豆准确落入目标碗中而不会散落。这类任务对机器人的精细操作能力要求极高，因为需要实时调整手部姿态和力度。Dita通过其先进的视觉理解和动作生成能力，成功地掌握了这些精细操作技巧。

在多步骤任务方面，Dita展现出了接近人类水平的任务规划和执行能力。例如，在"先关闭上层抽屉，然后打开下层抽屉，接着把碗放进抽屉，最后关闭下层抽屉"这个包含四个步骤的复杂任务中，Dita不仅能够理解每个子任务的要求，还能够保持整个任务序列的逻辑连贯性。当执行某个步骤时，它会记住之前的操作状态，并为后续步骤做好准备。

特别值得注意的是Dita在环境变化下的鲁棒性表现。研究团队故意在测试环境中引入了各种干扰因素：改变背景颜色、调整光照条件、在工作区域放置非目标物体等。在这些具有挑战性的条件下，Dita依然能够准确识别目标物体，规划合适的运动轨迹，并成功完成任务。这种适应能力对于实际应用来说至关重要，因为真实世界的环境总是在不断变化的。

六、技术创新的深层价值：重新定义机器人学习范式

Dita的成功不仅仅体现在具体的性能数字上，更重要的是它代表了机器人学习领域的一个重要范式转变。传统的机器人开发模式就像手工作坊，每个任务都需要专门的定制和调试。而Dita开创的新模式更像现代的智能制造系统，通过统一的平台和方法来处理各种不同的需求。

这种范式转变的核心在于从"任务特定"转向"任务通用"。过去，研究人员需要为每种特定的机器人任务设计专门的算法和控制策略，这个过程既耗时又容易出错。Dita证明了一个通用的学习框架可以有效地处理各种不同类型的任务，只需要通过少量的任务样本进行快速适应即可。

从工程实践的角度来看，Dita的设计理念也具有重要的实用价值。它的模型大小相对较小（3.34亿参数），计算需求合理，这意味着它可以在普通的计算硬件上运行，而不需要昂贵的专用设备。同时，其开源的性质为广大研究人员和开发者提供了一个强大的基础平台，可以在此基础上开发各种具体的应用。

在实际部署方面，Dita展现出了良好的实时性能。在真实机器人实验中，系统能够以3Hz的频率进行控制决策，这个速度对于大多数机械操作任务来说是足够的。更重要的是，通过优化推理过程，Dita在保持高精度的同时将扩散过程的步数减少到了10步甚至更少，大大提高了响应速度。

七、对未来机器人发展的深远影响

Dita的成功为未来机器人技术的发展指明了几个重要方向。首先是通用人工智能在机器人领域的应用前景。Dita证明了大规模预训练模型在机器人控制中的有效性，这为开发更加智能、更加通用的机器人系统奠定了基础。

在商业应用方面，Dita的快速学习能力为机器人的商业化部署开辟了新的可能性。传统上，将机器人部署到新环境或新任务中需要大量的工程工作和调试时间。而Dita只需要很少的演示样本就能快速适应新环境，这大大降低了机器人系统的部署成本和时间。

从技术发展趋势来看，Dita代表了多模态人工智能技术向机器人领域的深度渗透。它成功地将计算机视觉、自然语言处理和机器人控制三个领域的先进技术整合在一起，创造出了超越各个单独领域能力总和的系统性能。这种跨领域的技术融合将成为未来机器人技术发展的重要趋势。

对于普通消费者来说，Dita所代表的技术进步意味着未来的家用机器人将更加智能和实用。一个基于类似技术的家用机器人助手可能只需要主人演示几次如何整理房间或准备简单的食物，就能学会这些技能并在日常生活中提供帮助。

不过，研究团队也坦诚地指出了当前技术的一些限制。例如，Dita目前主要处理的是桌面级的操作任务，对于需要全身协调或移动的复杂任务还有待进一步研究。此外，虽然10样本学习已经相当高效，但在某些高度专业化的任务中，可能还需要更多的训练数据才能达到理想的性能。

总的来说，Dita的研究成果标志着机器人学习技术的一个重要里程碑。它不仅在技术层面实现了显著的突破，更重要的是为整个行业展示了一条通向通用机器人智能的可行路径。随着技术的进一步发展和完善，我们有理由期待在不久的将来看到更加智能、更加实用的机器人系统进入我们的日常生活，为人类提供更好的服务和帮助。

Q&A

Q1：Dita相比传统机器人学习方法有什么独特优势？ A：Dita最大的优势是只需要10个示例就能学会新任务，而传统方法通常需要大量数据。它采用了创新的"上下文条件化"机制，能像人类一样通过观察环境细节来调整动作，而不是简单执行预设程序。这让它在面对环境变化时具有更强的适应能力。

Q2：普通人什么时候能用上基于Dita技术的机器人？ A：虽然Dita目前还处于研究阶段，但其快速学习能力和较低的计算需求为商业化提供了良好基础。预计在未来3-5年内，基于类似技术的家用机器人助手可能会逐步进入市场，帮助人们完成家务整理、简单烹饪等日常任务。

Q3：Dita能处理哪些类型的机器人任务？它有什么限制？ A：Dita擅长处理桌面级的精细操作任务，如抓取、倾倒、开关抽屉、多步骤组合任务等。它能在不同光照、背景变化的环境中稳定工作。但目前主要限制在桌面操作范围内，对于需要全身移动或高度专业化的任务还需进一步发展。