复旦大学团队让机器人在"想象"中学会操作：全球首个通用机器人预言世界模型Prophet问世

这项由复旦大学数据科学学院张立教授团队领导的研究于2025年11月发表在arXiv预印本服务器上，论文编号为2511.20633。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。研究团队成员还包括黄泽、顾春、马梓佩等来自复旦大学和上海创新研究院的研究人员。

当你闭上眼睛，在脑海中预演明天的工作安排时，实际上你的大脑正在构建一个"想象世界"——预测各种可能的情况和结果。现在，科学家们成功地为机器人也装上了这样一个"想象大脑"。复旦大学的研究团队开发出了一个名为Prophet的系统，它就像给机器人配备了一双"预言之眼"，让机器人能在虚拟世界中无数次地练习操作，然后再应用到现实中。

传统的机器人学习就像学钢琴时只能照着谱子弹，遇到没见过的曲子就不知所措。而这个新系统则让机器人获得了"即兴演奏"的能力——它能预测"如果我这样做会发生什么"，然后选择最佳的行动方案。更令人惊喜的是，这个系统经过训练后，即使面对全新的环境、从未见过的物体，甚至是不同品牌的机器人，它都能快速适应，就像一个经验丰富的老师傅，看一眼新工具就知道该怎么用。

研究团队首先解决了一个关键问题：如何让机器人在脑海中构建一个足够真实的"练习场"。他们收集了超过3100万个机器人操作的视频片段，涵盖了各种不同的机器人、任务和环境。这就像给机器人看了无数个"操作教学视频"，让它学会了"眼手协调"的基本原理。Prophet系统的核心创新在于它能够根据机器人的动作指令，准确预测出接下来会发生什么。这种预测不是简单的猜测，而是基于对物理规律的深度理解。

更重要的是，研究团队还开发了一套名为FA-GRPO和FlowScale的强化学习算法。如果说Prophet是机器人的"想象引擎"，那么这套算法就是"学习指导员"。它会根据任务的成功或失败，调整机器人的行为策略，就像一个严格但智慧的教练，不断纠正和优化学生的动作。

一、让机器人学会"预演未来"的Prophet系统

Prophet系统的工作原理就像人类在做复杂任务前的心理预演。当你准备泡一壶茶时，你的大脑会自动预演整个过程：先烧水，然后准备茶具，放入茶叶，倒入热水，等待几分钟。如果中间某个步骤出了问题，比如发现茶壶没水了，你的大脑会立即调整方案。Prophet就是要给机器人装上这样的"预演能力"。

传统的机器人训练就像让一个人蒙着眼睛学开车，只能通过碰撞来学习什么是对的什么是错的。而Prophet则为机器人提供了一个"驾驶模拟器"，让它能在虚拟环境中无限次地练习，直到掌握技巧。更神奇的是，这个虚拟环境不是程序员手工编写的简单模拟，而是通过观察真实世界的无数个操作视频"学"出来的。

Prophet的训练过程就像培养一个超级观察员。研究团队让它观看了来自AgiBot、DROID、LIBERO等不同机器人平台的超过3100万个操作片段。这些视频涵盖了从简单的抓取动作到复杂的组装任务，从厨房烹饪到工业制造，几乎包含了机器人可能遇到的所有场景。通过这种"看视频学习"的方式，Prophet逐渐理解了物体的运动规律、重力的作用、物体间的相互作用等物理知识。

特别值得一提的是，Prophet还具备了"历史记忆"功能。就像人类在执行复杂任务时会记住之前的步骤一样，Prophet会保留最近60帧的历史信息，这让它能够理解当前动作与前序动作之间的关联。比如，如果机器人刚才已经抓住了一个杯子，Prophet就能预测下一步应该是移动杯子而不是再次抓取。

为了验证预测的准确性，研究团队开发了一套基于光流的评估方法。传统的视频质量评估就像只看照片的清晰度，而忽略了动作的正确性。新的评估方法则专门关注"动作是否执行正确"——比如机器人手臂是否沿着预期轨迹移动，物体是否按照预期方式运动。实验结果显示，Prophet生成的预测视频在动作准确性方面远超现有的其他系统。

二、革命性的强化学习算法：FA-GRPO和FlowScale

如果Prophet是机器人的"想象引擎"，那么FA-GRPO和FlowScale就是指导机器人从想象中学习的"智慧导师"。这两个算法解决了机器人强化学习中的一个关键难题：如何稳定高效地从成功和失败的经验中学习。

传统的强化学习就像让一个学生在没有老师指导的情况下自己摸索如何解数学题。学生可能会尝试各种方法，但很难知道哪种方法真正有效，学习过程既缓慢又不稳定。FA-GRPO算法的创新之处在于它改变了"学习单位"。以前的算法把每个细微的动作调整都当作独立的学习对象，这就像把"写字"这个技能分解成每一笔画的练习，忽略了整体字形的美感。而FA-GRPO则把完整的动作序列作为学习单位，这样机器人就能更好地理解动作之间的关联性。

FlowScale算法则解决了另一个技术难题：在机器人的动作生成过程中，不同阶段的重要性是不同的。这就像画家在作画时，构图阶段的每一笔都至关重要，而细节修饰阶段的笔触虽然精细但影响相对较小。FlowScale能够智能地调整学习过程中不同阶段的权重，确保机器人能够优先掌握最关键的动作要素。

这套算法的实际效果非常显著。在传统方法中，机器人需要数千次的试错才能学会一个新任务，而使用FA-GRPO和FlowScale后，学习速度提升了5倍，成功率提高了30%。更重要的是，学习过程变得更加稳定，不再出现"学了新技能忘了老技能"的问题。

研究团队还巧妙地设计了一个奖励评估系统。由于在虚拟环境中训练，无法直接获得真实的任务成功反馈，他们使用了先进的视觉语言模型作为"虚拟裁判"。这个裁判能够观看机器人的操作视频，然后判断任务是否成功完成。虽然这个判断可能不是100%准确，但已经足够为机器人提供有效的学习信号。

三、跨平台适应能力：一套系统适用所有机器人

Prophet系统最令人印象深刻的特性之一，就是它的"万金油"属性——一套系统经过训练后，能够适应各种不同的机器人平台、任务环境和操作对象。这就像培养出了一个"万能助手"，无论是在工厂车间还是家庭厨房，无论面对的是工业机器臂还是服务机器人，它都能快速上手。

这种跨平台能力的实现并非易事。不同的机器人就像不同品牌的汽车，虽然都有方向盘和刹车，但具体的操作感受和响应特性可能完全不同。研究团队通过设计统一的动作表示方法解决了这个问题。他们将所有机器人的动作都转换为一种"通用语言"——7维向量，包含3维位置变化、3维姿态变化和1维抓手开合度。这就像制定了一套"机器人世界语"，让不同的机器人都能理解相同的指令。

更神奇的是，Prophet具备了快速适应新环境的能力。当面对一个全新的场景时，它只需要观看少量的示范视频（有时仅需100个样本），就能快速调整自己的预测模型。这种快速适应能力在实验中得到了充分验证。研究团队将在一种机器人上训练的Prophet系统部署到完全不同的机器人上，仅用150个新样本进行微调，就实现了出色的表现。

在真实世界的测试中，这种适应能力表现得尤为突出。研究团队在自己搭建的UR30e机器人实验平台上进行了四种不同任务的测试：抓取瓶子、放置方块、拉出纸巾和摆放碗具。这些任务听起来简单，但实际上对机器人的精确控制能力要求极高。特别是拉纸巾这个任务，由于纸巾质地柔软、容易撕破，传统的物理仿真器根本无法准确模拟。但Prophet通过观看真实操作视频学到的"软物体操作技巧"，让机器人能够温柔而准确地完成这个任务。

四、突破传统仿真限制的技术创新

传统的机器人训练就像在简化版的"虚拟世界"中练习真实世界的复杂任务。这些传统仿真器虽然在计算上很高效，但往往过于简化，无法准确反映真实世界的复杂性。特别是涉及到软物体、液体或者细微的接触力控制时，传统仿真器就显得力不从心。这就像用积木搭建的模型来学习真实建筑的施工技巧，基本原理可能相似，但细节差异太大。

Prophet的创新之处在于它完全颠覆了这种思路。它不再依赖程序员手工编写的物理规律，而是通过观察大量真实操作视频，自动学习出物理世界的运作规律。这种方法的优势在于，它能捕捉到那些难以用数学公式描述的复杂现象。比如，当机器人操作一张柔软的纸巾时，纸巾的褶皱和变形是极其复杂的，传统物理引擎很难准确模拟，但Prophet通过观看真实视频，能够学会预测这些复杂的变形过程。

这种基于真实视频的学习方法还带来了另一个重要优势：它能够自动处理那些在真实世界中不可避免的"意外情况"。在传统仿真中，一切都是完美的：物体不会意外滑动，传感器不会有噪音，执行机构不会有延迟。但在真实世界中，这些"不完美"恰恰是常态。Prophet通过观察真实操作视频，自然而然地学会了处理这些意外情况的策略。

研究团队特别强调了Prophet在处理失败情况方面的能力。与只展示成功案例的传统训练方法不同，Prophet能够生成各种失败场景：物体滑落、抓取失误、碰撞干扰等。这些失败案例对机器人学习来说同样宝贵，因为它们提供了"什么不应该做"的反面教材。就像学开车时，了解各种事故情况有助于培养更好的驾驶习惯。

实验结果显示，这种基于真实视频的世界模型不仅在视觉效果上更加逼真，更重要的是在动作执行的准确性方面显著超越了传统方法。研究团队设计的光流评估指标显示，Prophet生成的预测视频在端效器轨迹和接触动力学方面的准确性，比现有最先进的方法提高了40%以上。

五、实验验证：从仿真到真实世界的全面测试

为了验证Prophet系统的实际效果，研究团队设计了一套全面的实验方案，就像给一个新研发的汽车进行各种路况测试一样。这些测试既包括在受控环境中的性能评估，也包括在真实世界中的实际应用验证。

在仿真环境的测试中，研究团队选择了LIBERO和SimplerEnv两个广泛使用的机器人任务基准。这些基准就像机器人界的"标准化考试"，包含了各种不同难度的操作任务。测试结果令人振奋：使用Prophet训练的机器人在各项任务中的成功率普遍提高了5-17%。特别是在一些复杂的多步骤任务中，提升幅度更加明显。

更有说服力的是真实世界的测试结果。研究团队在自建的UR30e机器人平台上进行了四种不同任务的测试。这些任务虽然看似简单，但实际上对机器人的精确控制能力要求很高。比如，抓取瓶子这个任务要求机器人不仅要准确定位，还要控制合适的抓取力度，既不能太轻导致滑落，也不能太重导致变形。

特别值得一提的是拉纸巾这个任务的测试结果。这个任务对传统机器人系统来说极具挑战性，因为纸巾质地柔软，稍有不慎就会撕破。传统的基于物理仿真的训练方法在这个任务上几乎无能为力，因为很难准确建模纸巾的复杂物理特性。但使用Prophet训练的机器人展现出了令人惊讶的"温柔触感"，能够准确地抓住纸巾边缘并平稳地拉出，成功率从传统方法的28%提升到了52%。

在多任务学习的测试中，Prophet系统展现了出色的泛化能力。研究团队同时训练一个模型来处理四个不同的任务，结果显示，这种联合训练不仅没有导致性能下降，反而在某些任务上获得了额外的提升。这表明Prophet能够从不同任务中学到通用的操作技能，然后将这些技能应用到新的情况中。

研究团队还进行了数据效率的测试。他们发现，即使在数据极其有限的情况下（每个任务只有10个示例），Prophet依然能够实现显著的性能提升。这种高数据效率意味着，即使是资源有限的研究机构或公司，也能够利用Prophet技术快速开发出高性能的机器人系统。

六、技术细节：让复杂变得可行的工程智慧

Prophet系统的成功不仅在于其创新的理念，更在于一系列巧妙的工程设计，这些设计使得原本复杂的技术变得可行和高效。就像建造一座摩天大楼，光有宏伟的蓝图还不够，还需要无数精妙的工程细节来支撑整个结构。

在动作表示方面，研究团队设计了一套统一的编码方案。不同的机器人就像说不同方言的人，即使表达相同的意思，具体的"说法"也可能完全不同。研究团队创造了一种"机器人通用语"，将所有机器人的动作都转换为标准的7维向量格式。这个向量包含了位置变化、姿态调整和抓手控制等所有必要信息，就像为不同品牌的遥控器制作了一个万能转换器。

在视频生成方面，Prophet采用了先进的扩散模型技术。这种技术的工作原理有点像用橡皮擦画画：先在纸上涂满随机的噪点，然后逐步"擦除"不需要的部分，最终露出清晰的图像。在Prophet中，这个过程被扩展到了视频生成，系统能够从随机噪声开始，逐步生成连贯的动作视频序列。

为了处理长序列的视频生成，研究团队开发了一套"分段生成"的策略。就像拍摄长篇电影时会分成多个场景来拍摄，Prophet也是分段生成长视频，然后巧妙地将这些片段无缝连接起来。这种方法不仅提高了生成质量，还大大降低了计算复杂度。

在历史信息处理方面，Prophet使用了一种称为"历史打包"的技术。这就像给机器人装上了"短期记忆"，让它能够记住最近发生的事情，并在做决策时考虑这些历史信息。这种设计使得机器人的行为更加连贯和智能，避免了重复性错误。

特别值得一提的是，研究团队还设计了一套创新的评估方法。传统的视频质量评估就像只看照片的清晰度，而忽略了内容的准确性。新的评估方法专门关注"动作是否正确执行"，通过分析视频中的光流信息来判断机器人的动作轨迹是否符合预期。这种评估方法为机器人操作质量提供了更加精确和可靠的衡量标准。

七、实际应用前景：从实验室到产业应用

Prophet系统的成功不仅仅是学术研究的突破，更重要的是它为机器人技术的产业应用开辟了新的可能性。这就像发明了新的制造工艺，不仅能生产出更好的产品，还能大大降低生产成本和时间。

在制造业领域，Prophet的应用前景特别令人期待。传统的工业机器人编程需要专业的工程师花费大量时间来调试每一个动作细节，这个过程既耗时又昂贵。而Prophet系统能够通过观看少量示范视频就快速学会新的操作技能，这意味着工厂可以更快速地调整生产线，适应不同的产品需求。特别是在定制化生产日益重要的今天，这种快速适应能力具有巨大的商业价值。

在服务机器人领域，Prophet的影响可能更加深远。家庭服务机器人面临的环境比工厂要复杂得多：每个家庭的布局不同，物品的摆放位置不同，甚至连餐具的样式都可能完全不同。Prophet的强适应能力意味着，同一个机器人系统可以快速适应不同的家庭环境，而不需要针对每个家庭进行专门的定制。

在医疗康复领域，Prophet技术也展现了巨大的潜力。康复训练往往需要针对每个患者的具体情况进行个性化调整，而传统的机器人系统很难做到这种灵活性。Prophet的快速学习能力使得康复机器人能够观察治疗师的示范，然后快速掌握针对特定患者的康复动作，为个性化康复治疗提供了新的可能性。

研究团队特别强调了Prophet在处理软物体操作方面的优势。在食品加工、纺织制造、医疗护理等领域，机器人经常需要处理柔软、易变形的物体。传统的机器人系统在这些场景下往往表现不佳，因为很难准确建模软物体的复杂行为。Prophet通过学习真实操作视频，自然而然地掌握了处理软物体的技巧，这为这些领域的自动化开辟了新的可能性。

当然，Prophet技术的大规模应用还面临一些挑战。最主要的挑战是计算资源需求。Prophet系统需要处理大量的视频数据，对计算能力的要求相当高。不过，随着专用AI芯片的快速发展和云计算成本的不断降低，这个问题正在逐步得到解决。

另一个挑战是安全性考虑。当机器人在虚拟环境中学会了某项技能后，如何确保它在真实环境中也能安全地执行这项技能，这需要更多的验证和测试。研究团队建议，在将Prophet应用于高风险场景之前，需要建立完善的安全验证流程。

八、技术突破的深层意义：重新定义机器人学习

Prophet系统的成功不仅仅是一项技术突破，更代表了机器人学习范式的根本性转变。这种转变的意义远远超出了技术本身，它重新定义了我们对机器智能的理解和期待。

传统的机器人开发就像按照详细图纸建造房子，每一个螺丝钉的位置都需要精确标注。程序员需要为机器人的每一个可能遇到的情况编写具体的处理代码，这个过程不仅耗时巨大，而且很难覆盖真实世界的所有复杂情况。Prophet则采用了完全不同的方法：它让机器人通过观察和模仿来学习，就像人类婴儿通过观察父母的行为来学习生活技能一样。

这种学习方式的转变带来了几个重要的突破。首先是学习效率的大幅提升。传统方法需要为每个新任务编写专门的程序，而Prophet只需要观看相关的操作视频就能快速掌握新技能。其次是适应性的显著增强。传统机器人面对未知情况时往往束手无策，而Prophet能够利用已学到的基础技能来应对新的挑战。

更重要的是，Prophet展现了一种"常识学习"的能力。通过观看大量的操作视频，它不仅学会了具体的动作技能，还隐式地学会了物理世界的基本规律：重力如何作用、物体如何相互碰撞、柔软物体如何变形等等。这些"常识"在传统编程中需要程序员明确编写，而Prophet能够自动从数据中提取这些知识。

这种学习范式的转变也为解决机器人技术的"长尾问题"提供了新思路。在真实应用中，机器人会遇到无数种细微不同的情况，要为每一种情况都编写专门的处理程序是不现实的。Prophet的方法则让机器人具备了"举一反三"的能力，能够将已学到的技能应用到相似但不完全相同的新情况中。

从更宏观的角度看，Prophet代表了人工智能发展的一个重要趋势：从基于规则的符号推理向基于数据的模式学习转变。这种转变不仅发生在机器人领域，也在自然语言处理、计算机视觉等其他AI领域同时进行。Prophet的成功证明，这种基于大数据学习的方法在机器人这样的物理交互领域同样有效。

九、面临的挑战与未来发展方向

尽管Prophet系统取得了令人瞩目的成功，但研究团队也坦诚地指出了当前面临的挑战和未来需要改进的方向。这种科学的态度体现了严谨的研究精神，也为后续的发展指明了方向。

最主要的挑战来自计算资源的巨大需求。Prophet系统在训练和运行过程中需要处理海量的视频数据，对计算能力的要求相当高。在强化学习阶段，机器人需要与2B参数的Prophet模型进行实时交互，这大大增加了训练成本并限制了能够进行的迭代次数。这就像开发一款新车，虽然性能卓越，但制造成本过高，限制了大规模推广。

为了解决这个问题，研究团队提出了几个可能的改进方向。首先是架构简化，通过设计更高效的模型结构来降低计算复杂度。其次是模型蒸馏，将大模型的知识转移到小模型中，既保持性能又降低资源需求。还有特征缓存技术，通过复用计算结果来提高效率。最后是专用推理内核的开发，通过硬件优化来加速模型运行。

另一个重要挑战是长序列预测的累积误差问题。当Prophet需要预测很长的操作序列时，早期的小误差可能会逐渐放大，最终导致预测结果偏离实际。这就像玩"传话游戏"，最初的小偏差会在传播过程中不断放大。虽然Prophet的历史记忆机制在一定程度上缓解了这个问题，但在极长序列的情况下仍然存在挑战。

奖励模型的准确性也是一个需要持续改进的方面。目前Prophet使用基于视觉语言模型的奖励评估，虽然已经相当有效，但仍然存在误判的可能。特别是在一些细微的操作质量评估方面，自动评估系统还很难达到人类专家的判断水平。这需要在奖励模型的设计和训练方面投入更多的研究精力。

数据质量和多样性也是影响Prophet性能的关键因素。虽然研究团队已经收集了超过3100万个操作样本，但在某些特定场景或任务类型上，数据可能仍然不够充分。特别是那些涉及精细操作或特殊材料处理的任务，需要更多高质量的示范数据。

安全性验证是Prophet走向实际应用必须面对的挑战。当机器人在虚拟环境中学会了某项技能后，如何确保它在真实环境中也能安全可靠地执行，这需要建立完善的安全验证流程。特别是在涉及人机交互或高风险操作的场景中，安全性要求更加严格。

尽管面临这些挑战，Prophet技术的发展前景依然十分广阔。研究团队正在探索多个改进方向：提高模型效率以降低计算成本，扩展到更长的操作序列，改进奖励模型的准确性，增强对不同任务和环境的适应能力。随着这些改进的逐步实现，Prophet有望成为机器人技术产业化的重要推动力。

说到底，Prophet系统的诞生标志着机器人技术进入了一个全新的发展阶段。它不再依赖于程序员的精心编程，而是具备了通过观察和学习来掌握新技能的能力。这种能力让机器人变得更加智能和灵活，能够适应各种不同的环境和任务需求。虽然距离科幻电影中那种完全自主的智能机器人还有很长的路要走，但Prophet已经让我们看到了这个方向的曙光。

更重要的是，Prophet代表的不仅仅是技术的进步，更是思维方式的转变。它告诉我们，机器也可以像人类一样通过观察和模仿来学习，这种学习方式可能比传统的编程方法更加高效和自然。这种思路不仅适用于机器人技术，也可能对其他人工智能领域产生深远的影响。

对于普通人来说，Prophet技术的发展意味着我们可能很快就能看到更加智能和实用的机器人产品。无论是在工厂车间、医院病房，还是在我们的家庭生活中，这些新一代的智能机器人都将能够更好地理解我们的需求，更灵活地完成各种任务。虽然这种改变不会一夜之间发生，但Prophet已经为我们描绘出了一个令人期待的未来图景。

Q&A

Q1：Prophet系统是如何让机器人学会预测未来动作结果的？

A：Prophet就像给机器人装上了"想象大脑"。它通过观看超过3100万个真实机器人操作视频，学会了物理世界的运作规律。当给它一个动作指令时，Prophet能预测出执行这个动作后会发生什么，生成对应的视频序列。这种预测不是简单猜测，而是基于对重力、碰撞、物体变形等物理现象的深度理解。

Q2：FA-GRPO和FlowScale算法相比传统强化学习有什么优势？

A：传统强化学习就像让学生在没有老师指导下自己摸索解题方法，既慢又不稳定。FA-GRPO改变了学习单位，把完整的动作序列作为学习对象，让机器人更好地理解动作间的关联性。FlowScale则智能调整不同学习阶段的重要性权重。两者结合使学习速度提升了5倍，成功率提高了30%，学习过程也更加稳定。

Q3：Prophet系统能适应不同品牌的机器人吗？

A：能的。Prophet设计了一套"机器人通用语"，将所有机器人的动作都转换为统一的7维向量格式。这就像制作了一个万能转换器，让不同品牌的机器人都能理解相同的指令。在实验中，Prophet只需要观看少量示范视频（有时仅需150个样本）就能快速适应新的机器人平台，展现了出色的跨平台能力。