什么是机器人基础模型？
机器人基础模型是一种大型 AI 模型：先用大量机器人、仿真和互联网数据预训练，再适配到多种任务和机器人本体，而不是为单一任务单独训练。
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定义
机器人基础模型是用大量、多样的数据训练出的大型神经网络，目标是让一个模型适配多种任务、环境和机器人本体。思路来自大语言模型：一次大规模预训练，再低成本地专门化。
怎么运作
- 预训练：混合机器人轨迹、仿真、人类视频和图文数据，通常从预训练的视觉-语言模型出发。
- 后训练：用目标机器人和任务的示教数据微调。
- 部署：下层通常有一个高频控制器，把模型输出转成电机指令。
输出可以是动作（VLA 模型）、对未来状态的预测（世界模型），也可以是交给其他模块执行的语言计划。
为什么重要
传统机器人软件每个任务都要单独编程或训练策略。基础模型希望把新技能变成数据和提示的问题。它的瓶颈是数据：机器人经验远比网络文本稀缺，所以各家投入遥操作队伍、动作捕捉和合成数据。参见具身智能。
常见问题
VLA 模型算机器人基础模型吗？
算。VLA 是机器人基础模型的一种，直接输出机器人动作。另一些基础模型预测未来画面（世界模型），或用语言规划步骤。
训练数据从哪里来？
遥操作示教、多种机器人汇总的数据集、仿真与合成数据、人类视频和动作捕捉，以及从起点视觉-语言模型继承的互联网知识。
一个模型能直接用在任何机器人上吗？
不能直接用。多数需要用目标机器人的数据微调；在多种本体上训练可以减少所需的新数据量。
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