当传统机器人遇见生成式AI，会擦出什么样的火花？ 技术的演进从不停滞。
如今，我们正处在具身智能发展的关键节点，生成式决策技术正悄然改变着这个领域的游戏规则。
重新定义决策：从最优解到多元可能
传统的强化学习就像一位追求单一最优解的学霸，它只知道最大化回报，却忽略了现实世界中存在的多种可能性。
而生成式决策技术则打开了新视角——它不只追求一个解，而是学习整个策略分布，能够生成多样化的动作应对复杂环境。
这种转变意义重大。好比自动驾驶汽车遇到突发情况，传统方法可能死板地执行预设规则，而生成式决策系统则能"创造性"地找出多种安全避险路径。
Diffusion、GFlowNets、Normalizing Flow等技术正是基于这一思路，让智能体拥有了创造性思考的能力。
MIT提出的Decision Diffuser开创了状态直接扩散的新范式，不再局限于动作生成，而是思考"我想去哪里"，再反向求解达成目标的动作。
这种思路颠覆了传统控制理论，为复杂环境中的决策开辟新道路。
具身智能：赋予机器真实的"身体感"
具身智能不仅仅是给机器安装传感器和执行器，而是一种让智能体真正与环境产生有意义互动的能力。
它将人工智能拆分为两个核心部分："大脑"负责高层次任务规划，"小脑"负责精确的运动感知与执行。
这种架构让我想起人类驾驶汽车的经历——熟练司机无需思考每个肌肉动作，手脚会自然配合，大脑只需专注于路线规划和危险识别。
具身智能正是这种能力的机器版本，它让机器人不只是按程序执行命令，而是能够"感知"环境并作出适应性反应。
传统控制系统如MCPC虽然高效稳定，但每处新环境都需要专门建模，缺乏灵活性；而普通强化学习虽然泛化性强，却需要海量训练数据。
生成式决策在这两者之间找到了平衡点——既有良好泛化性，又能在新环境中高效学习适应。
从实验室走向现实：具身智能的应用浪潮
生成式决策技术与具身智能的结合始于2020年左右，随着Diffusion模型的发展而快速演进。
回顾这段历程：2020年DDPM在图像生成领域取得突破；2022年MIT的Decision Diffusion颠覆了传统离线强化学习；2023年Diffusion Policy首次应用于具身智能领域；2024年则出现了OCTO、OpenVLA等扩散策略大模型，开启了真正的具身智能扩散波潮。
斯坦福大学的ALOHA、UMI项目以及工业巨头特斯拉、Figure AI等公司已在这一领域取得显著成果。这些技术为什么如此重要？
因为相比传统控制方法，Diffusion Policy在迭代过程中表现出卓越的误差削减能力，能够生成高质量、连贯的动作轨迹。
Diffusion Policy能够解决机器人复杂动作生成的难题。想想看，普通人抓起一个杯子是多么自然的动作，但对机器人来说，这需要精确计算每个关节的角度和力度。Diffusion Policy让机器人"理解"了动作的整体性，不再是机械地执行预设指令。
Condition Diffusion通过引入运动学约束，进一步改进了机器人的动作质量。
当机械臂需要开抽屉或叠衣服这样的复杂任务时，它能产生更加平滑、自然的运动轨迹，避免奇异姿态和碰撞风险。
技术挑战与未来进化路径
尽管取得了令人瞩目的进展，生成式决策技术在具身智能领域仍面临几个关键挑战：
数据集模态单一是首要痛点。目前最大的开源数据集OpenXE主要依赖单一模态数据，未来需要更多高质量的多模态数据，特别是3D数据。
模态切换不够灵活也是一大瓶颈。理想情况下，机器人应能根据环境自适应地选择最佳感知模态——在黑暗环境中切换到激光雷达，在激光雷达不可用时切换到其他感知方式。当前技术尚未实现这种灵活切换。
我们缺乏一种真正简洁、开箱即用的统一模型。现有架构训练效率不高，需要大量定制化工作才能获得理想效果。
未来三年，这一领域将沿着清晰路径发展：
2024年Diffusion Policy已成为主流，但仅限于单模态单技能泛化；2025年随着多模态数据增多，多模态策略泛化能力将显现；2026年将实现多技能泛化突破，机器人将能自主孵化新技能，形成自演进机制。
AdaptDiffuser、Meta Diffuser等前沿工作已探索了自演进机制，通过扩散模型生成轨迹并结合奖励梯度自我优化，进行仿真未来决策序列并基于反馈优化决策。EUREKA项目则通过迭代连续进化改善奖励函数质量，形成数据飞轮效应。
生成式决策技术正推动具身智能进入新时代——从单一能力到多元智能，从被动适应到主动进化。
这不仅改变了机器人的能力边界，也重新定义了人机交互的可能性。未来的智能体将不再是简单工具，而是能感知、适应并与人类协作的伙伴。
