沐曦具身智能仿真生成体系计划

作者：严广宇。

沐曦PDE部分。

1导言：什么是具身。智能。？

你有没有想过，AI。不再仅仅待在屏幕里答复问题、写代码，而是真真实正地走进实际国际，像人相同感知、决议计划、举动？

幻想在一个智能库房，机器人。自主规划途径，把包裹从货架上取下来打包发货。再幻想一下家里的扫地机器人，未来或许不仅仅扫地，而是能帮你拾掇房间、洗碗、开窗通风。这一系列动作的背面便是具身智能（Embodied AI），它的中心便是：让 AI 具有身体，具有“举动的智能”，具有了解环境、感知人类指令、完结一连串操作的才能。

详细而言，具身智能是。人工智能。、机器人学、认知科学的穿插范畴, 首要研讨怎么使机器人具有相似人类的感知、规划、决议计划和行为才能[1]。不同于传统的纯核算智能（如言语模型或图像识别），具身智能着重“身体”与环境的感知与互动，运用物理实体来感知和建模环境, 依据使命方针和实体才能进行规划和决议计划, 终究运用实体的运动才能来完结使命[2]，赋予了AI在实际场景中履行使命的才能。

具身智能的运用场景极端广泛，在以下范畴中都有它的身影：

工业主动化。：机械。臂完结精准抓取、安装、焊接等使命，前进出产功率。

家庭服务：服务机器人完结打扫、送物、帮忙白叟等功能，改善生活质量。

医疗辅佐：手术机器人、恢复机器人协助医师完结杂乱操作或患者恢复练习。

探究与救援：自主机器人进入风险区域履行勘探、救援使命。

教育与文娱：教育机器人辅佐教育，陪同机器人供给情感交互。

从“脑力型AI”（如ChatGPT、Co。pi。lot）走向“着手型AI”（如智能机械臂、家庭机器人），这是人工智能开展的必经之路。究竟，真实聪明的 AI，不应仅仅“懂”，更应该能“做”。未来，跟着硬件本钱下降、。算法。前进和数据堆集，具身智能将成为智能年代的中心驱动力。

图 1 具身智能可运用于多种形状的机器人。

来历：https://arxiv.org/pdf/2407.06886.pdf。

2具身智能研制的应战。

尽管具身智能远景宽广，但具身智能的研制仍面对许多应战，让机器人高效学习新技能的路途并不平整。实际中的具身智能远比幻想中更杂乱，特别是在操控机械臂这样的典型使命上，哪怕是“开个门”，对研制人员来说都是“灾祸三连”：

1建立场景：在。仿真。环境中建立物理场景，界说门的物理特点、初始状况。

2规划动作：精心规划怎么移动机械臂，怎么抓门、门往哪开。

3写练习代码：编写奖赏函数，调理超参数，经过强化学习办法进行许多练习调优。

上面每一个环节都高度依靠人工干预，开发周期长，功率低。更费事的是：每练习一个新技能，就像从头造一辆车。比方你期望机器人学会“关窗”或“递杯子”，就得重写仿真环境、重新装备动作参数，乃至连练习逻辑都得重做。总结下来，具身智能的研制进程有三座大山横在前面：

高人力本钱：每个新技能的开发都需求专业团队投入数周乃至数月时刻，触及仿真规划、动作规划、算法调试等多个范畴。

低通用性：为特定使命规划的环境、动作和奖赏函数难以复用到其他使命。

扩展性差：当使命杂乱度添加（如从单一抓取到多物体协作），开发难度呈指数级上升，难以快速迭代。

所以实际中许多具身智能研讨，只能聚集于几个固定使命，很难做到快速拓宽。

3运用大言语模型，打造“智能技能生成器”。

近年来大言语模型（Large Language Model，LLM）以其强壮的言语了解、常识推理和代码生成才能，在多个范畴展现出革命性潜力[3]。面对上一节中说到的应战，咱们考虑：能不能把“自然言语+通用智能”的强壮才能，用在具身智能开发上？是否有或许运用AI本身的智能，主动化技能开发流程，然后大幅下降本钱、提高功率？

为此，咱们参阅了多个运用LLM的优异开源计划[4]，并将其与具身智能的开发流程相结合。终究咱们推出了：沐曦具身智能仿真生成体系，完结从使命描绘到技能学习的端到端主动化。

详细而言，咱们运用具有强壮言语了解与通用常识推理才能的 LLM，结合具身智能中机械臂使命的特性，规划了一系列高质量的提示词 Prompt 模板，让它能够自主生成新技能使命，了解使命需求，将自然言语使命描绘转化为可履行的仿真使命，生成使命所需的全部内容，完结了机械臂技能开发流程的高度主动化。

简略来说，它有点像一个“具身使命魔法师”——你告知它要完结什么使命，它就能主动生成整套履行计划，从场景到动作，从奖赏函数到仿真环境，全都一步到位，彻底改变了具身智能技能开发的范式。

本体系能够主动完结以下使命：

上面整个进程中不再需求你手动写 MuJoCo仿真渠道所需的场景XML装备、设置各种装备参数、调整代码逻辑。你只需求告知LLM场景中有哪些可操作的物体，体系就能主动生成多个机械臂操作不同物体的使命，输出每个使命完好的练习装备，然后调用 MuJoCo 引擎发动仿真，机械臂就开端逐个学习这些技能，是不是有点“AI 的魔法感”？

为了便于演示，本体系以厨房场景来展现整个的主动化履行流程，其场景如下图2所示。

图 2 厨房虚拟场景样例图。

本体系整个流程能够总结为两个阶段：使命生成阶段和使命履行阶段，详细内容如图3所示。

图 3 沐曦具身智能仿真生成体系结构。

3.1使命生成阶段。

在使命生成阶段，本体系会经过精心规划的提示词，屡次调用大言语模型，逐渐生成新技能使命描绘、使命对应的仿真环境装备、机械臂履行使命的操作过程、仿真环境中物体初始装备参数等信息。每个过程的详细效果如下：

技能使命描绘生成。

LLM依据场景中多个不同物体的特点信息，生成多个机械臂操作物体的使命信息描绘。使命描绘中包含：使命名、使命详细描绘、机械臂操作的物体称号、机械臂与物体交互的关节名等。针对厨房场景，其生成的部分样例如下：

Task Name: Open Microwave DoorDescrip。ti。on: The robotic。 arm。willopenthe microwave door.。Ad。ditional Objects: NoneBodies:- microdoorroot: from the semantics,thisisthe door of the microwave. The robot needs to appro。ac。hthi。sd。oorinorder toopenit.Joints:- microdoorroot_joint: from the articulation tree,thisisthe hinge joint that connects microdoorroot. Therefore, the robot needs to actua。te。thisjointforopening the door.。

仿真环境装备生成。

LLM依据生成的使命描绘信息、不同物体的特点信息，生成物体在仿真环境中的多项装备信息，包含：物体称号、物体的空间方位、是否可移动等。LLM以YAML格局回来生成的装备信息。针对翻开微波炉门使命，其生成样例如下：

-  center: (0.6, 0.4, 1.6)  movable:false  name: microwave type: xml-  center: (0.82, 0.16, 2.3)  movable:false  name: slidecabinet type: xml-  center: (0.6, 0.4, 2.141)  movable:true  name: mug type: xml-  task_description: The robotic arm will open the microwave door  task_name: Open Microwave Door。

使命操作过程生成。

LLM依据生成的使命描绘信息、不同物体的特点信息、机械臂具有的元动作函数列表、可从仿真环境中获取状况信息的函数列表，生成机械臂完结该使命所需履行的一系列操作过程。关于每个过程，LLM需求判别该操作的类型，包含：{元动作、强化学习动作}。若为元动作，则生成机械臂履行的元动作序列，若为强化学习动作，则生成运用强化学习算法练习学习该技能所需奖赏函数。Python。逻辑代码。针对翻开滑动柜门使命，其生成的作业过程样例如下：

sub。step1: move to the slidecabinet doorsubstep2: grasp the slidecabinet doorsubstep3: open the slidecabinet doorsubstep4: release the slidecabinet door。

物体初始状况生成。

LLM依据生成的使命描绘信息、不同物体的特点信息，生成该物体在仿真环境初始化时，各关节视点的默认值。如：开滑动柜门使命中，门的关节应初始化为封闭状况（0表明封闭，1表明敞开），其生成样例如下：

jointvaluesslidedoor_joint:0。

3.2使命履行阶段。

在使命生成阶段完结多项生成使命后，本体系即可依据LLM生成环境装备信息、操作过程信息、关节视点值，调用MuJoCo仿真引擎构建虚拟环境，按生成过程操控机械臂运动，履行使命并完结强化学习练习。其间，包含履行元动作，或调用强化学习算法进行练习与推理。终究体系将整个使命的操作进程经过仿真引擎烘托保存为。视频。，如下图4所示。

图4 机械臂技能学习操作演示。

4和传统开发比，新计划优势是什么？

与传统手动开发比较，新计划具有以下多个突破性优势。这意味着，即使你不是机器人专家，也能用大言语模型为机械臂规划新使命；关于专业团队而言，也能够极大提高开发功率，加速原型验证，开释更多。构思。空间。

新计划具有以下技能亮点：

提示工程：咱们规划了一套针对具身使命的高质量提示词模板，确保LLM生成内容的准确性和一致性。例如，提示词会引导LLM清晰物体特点（如“关。微波。炉门使命，门应该处于敞开状况”）和机械臂动作逻辑（如“先接近门把手，再闭合夹爪”）。

模块化生成：体系将使命分解为环境、动作、奖赏等模块，别离生成并整合，既确保了生成内容的结构化，又便于调试和复用。

与MuJoCo深度集成：体系生成的装备能直接兼容MuJoCo仿真引擎，支撑高效的物理仿真和实时烘托。

端到端练习：经过生成的奖赏函数和动作序列，体系支撑强化学习的全流程主动化，机器人可在仿真中快速收敛到最优战略。

最重要的一点，本体系完美适配沐曦C系列。GPU。产品，可在曦云C500 GPU上高效进行LLM大模型推理、以及多种强化学习算法的练习&推理。

5为什么开源？

咱们期望更多人一同。

发明具身智能！

尽管本系是以厨房场景机械臂操作物体为例，但参照本体系中办法，能够快捷拓宽到轮式机器人、四足机器人等人形机器人，支撑更杂乱的多使命学习场景。例如，未来可完结“机器人自主收拾房间”或“协作完结出产线安装”等高级使命。

咱们信任，具身智能的未来，是“人人可用、人人可创”的智能。

为了推进具身智能范畴的前进，咱们现已正式开源完好的沐曦具身智能仿真生成体系计划，一切代码可用，且示例完全，欢迎一切。开发者。、研讨者、爱好者测验、改善、拓宽。

开源地址。

GitHub：https://github.com/MetaX-MACA/Embodied_AI_。Sim。ulation。

Gitee：https://gitee.com/metax-maca/Embodied_AI_Simulation。

6结语。

曩昔十年，AI 靠着“认字、听话、写代码”带来了巨大革新；而下一个十年，AI 将走出屏幕，走入工厂、家庭、医院和每一个实际场景。具身智能便是衔接这两者的桥梁，它既有 AI 的大脑，也具有对国际的“着手才能”。咱们期望这套体系，能让更多人参加到具身智能的探究中来。不再困在杂乱的开发流程里，不再被高门槛挡在门外！

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