机器人迈向ChatGPT时刻！清华团队首次发现具身智能Scaling Laws

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本次分享我们邀请到了清华大学交叉信息研究院一年级博士生林凡淇，为大家着重介绍他们团队荣获CoRL 2024 X-Embodiment Workshop最佳论文奖的工作。如果您有相关工作需要分享，欢迎文末联系我们。

清华大学高阳团队荣获CoRL 2024 X-Embodiment Workshop最佳论文奖

Data Scaling Laws in Imitation Learning for Robotic Manipulation
主页：https://data-scaling-laws.github.io/
代码：https://github.com/Fanqi-Lin/Data-Scaling-Laws
数据：https://huggingface.co/datasets/Fanqi-Lin/Processed-Task-Dataset/tree/main
论文：https://data-scaling-laws.github.io/paper.pdf

直播信息

时间

2025年1月5日(周日)19：00

主题

机器人迈向ChatGPT时刻！清华团队首次发现具身智能Scaling Laws

直播平台

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嘉宾介绍

林凡淇

清华大学交叉信息研究院在读博士。研究方向为具身智能，这是一个融合了机器人学、计算机视觉和自然语言处理的跨学科领域。他希望通过大规模数据使机器人实现接近人类水平的操作能力，相关工作包括Data Scaling Laws，该工作获得了CoRL 2024 X-Embodiment Workshop Best Paper Award。

个人主页：https://fanqi-lin.github.io/

详情介绍

来自清华大学的高阳团队在最新一届机器人顶级会议CoRL 2024中荣获X-Embodiment Workshop最佳论文奖。

CoRL是全球机器人学习领域的顶级学术会议，每年汇聚来自全球顶尖学府的创新研究，评选出的最佳论文通常代表着前沿技术与重大突破。清华团队此次获奖的论文标题为《Data Scaling Laws in Imitation Learning for Robotic Manipulation》，关注的是数据规模定律在机器人操作中的模仿学习中的应用，尤其是能否通过适当的数据规模来实现零样本泛化。

这篇论文的作者是来自清华大学交叉信息研究院的高阳和他的学生林凡淇、胡英东、盛平岳、Chuan Wen、游嘉诚，其中林凡淇、胡英东、Chuan Wen同属于上海期智学院和上海人工智能实验室。

直播大纲

研究团队收集了超过4万次演示，并进行了1.5万多次机器人实测。结果表明，策略的泛化能力主要依赖于环境和对象的多样性，而非单纯的演示数量。在此基础上，设计了一种高效的数据收集方案，仅需四个采集者花一下午便能获取足够数据，使两个任务在新环境和新对象上的成功率达到约 90%。随后，团队将机器人部署在各种野外环境中，包括火锅店、咖啡馆、电梯、喷泉和其他以前未收集数据的地方。结果显示，模型在这些全新的环境中展现出极好的泛化能力，超出预期。

背景介绍
机器人demo展示
问题引入
方法介绍
实验结果展示与分析
总结

参与方式

作者介绍

林凡淇

清华大学交叉信息研究院的一年级博士生，指导老师是高阳教授。此前在清华大学计算机科学与技术系获得学士学位。他的研究重点是Embodied AI，这是一个集成机器人、计算机视觉和自然语言处理的跨学科领域。具体来说，他的目标是使机器人能够通过大规模数据实现人类水平的操作能力。同时，他还热衷于利用基础模型来增强机器人的能力。

胡英东

清华大学交叉信息研究院的四年级博士生，指导老师是高阳教授。此前在北京邮电大学获得学士学位。他的研究重点也是具身智能，他研究了开发通用机器人系统的基本挑战，这些系统可以在各种非结构化的现实世界环境中有效地适应和推广其学习行为。

盛平岳

清华大学交叉信息科学研究院姚班的一名本科生。他的研究兴趣集中在机器人技术、模仿学习和算法上。

Chuan Wen

清华大学交叉信息科学研究院的博士生，指导老师是高阳教授，同时与宾夕法尼亚大学 GRASP 实验室的 Dinesh Jayaraman 教授密切合作。此前在上海交通大学电子工程系获得学士学位，师从张亚教授和王新兵教授。他目前还是伯克利人工智能研究（BAIR）的访问学者，由 Pieter Abbeel 教授和林星宇博士指导。

游嘉诚

清华大学交叉信息研究院的一年级博士生。

高阳

上海期智研究院PI，清华大学交叉信息研究院助理教授。于美国加州大学伯克利分校获得博士学位，师从Trevor Darrell教授。在获得博士学位后，于加州伯克利大学与Pieter Abbeel等人合作完成了博士后研究。研究方向为强化学习与机器人。高阳博士目前主持具身视觉与机器人实验室 (Embodied Vision and Robotics，简称EVAR Lab)，专注于利用人工智能技术赋能机器人，致力于打造通用的具身智能框架。

注：本次分享我们邀请到了清华大学交叉信息研究院一年级博士生林凡淇，为大家着重介绍他们团队荣获X-Embodiment Workshop最佳论文奖的工作。如果您有相关工作需要分享，欢迎联系：cv3d008。