注意看，这个机器人用手中的钳子轻松剪断了一根金属丝。
盖上的铁盒子，也三下五除二就打开了。
除此之外，物体抓取等任务更是能轻松完成。
这个机器人的背后，是纽约大学联合Meta AI实验室推出的最新具身智能成果。
研究人员提出了一种名为TAVI的新训练方法，将视觉与触觉相结合，把机器人执行任务的效果提高一倍以上。
目前，研究团队的论文已经公开发表，相关代码也已经开源。
看到这个机器人的表现，Meta首席科学家LeCun也不禁感叹这是一项惊人的进展。
那么用这种方法训练出的机器人，还能做些什么呢？
取物置物易如反掌
它可以把摞在一起的两只碗分开，然后拿取上面的一个。
仔细观察可以发现，在分开的过程当中，机器人的手部做出了撵的动作，让黄色的碗沿着绿色碗的内壁滑动。
这个机器人不仅能“分”，还能“合”。
将红色的物块拿起之后，机器人将它精准地放入了紫色的盖子当中。
或者，给橡皮翻个身。
只见它将一大块橡皮拿起，然后利用下面的盒子调整角度。
虽然不知道为什么不多用几根手指，但毕竟也是学会了借助工具。
总之，用TAVI方式训练出的具身智能机器人，动作已经和人类有了几分相似。
数据上，TAVI方式在6项典型任务中明显优于只用触觉或视觉反馈的方法。
和不使用触觉信息的AVI方式相比，TAVI的平均成功率提高了135%，和图像+触觉奖励模型的方式相比也翻了倍。
而同样采用视觉触觉混合模式的T-DEX训练方式，成功率还不到TAVI的四分之一。
TAVI训练的机器人还有很强的泛化能力——对于未曾见过的物体，机器人也可以完成任务。
在“拿碗”和“装盒”两项任务中，机器人面对未知物体的成功率均超过了半数。
此外，TAVI方法训练出的机器人不仅能出色完成各项任务，还能按顺序依次执行多项子任务。
鲁棒性方面，研究团队通过调整相机角度进行了测试，结果机器人依旧保持了高成功率。
那么，TAVI方法是如何实现这样的效果的呢？
用视觉信息评价机器人表现
TAVI的核心是使用视觉上的反馈来训练机器人，工作主要分为三个步骤。
首先是从视觉和触觉两个维度收集人类给出的演示信息。
收集到的视觉信息会被用于建立奖励函数，以供后续学习过程中使用。
这一过程中，系统通过对比学习的方式来获取对完成任务有用的视觉特征，对机器人动作完成度进行评价。
然后结合触觉信息和视觉反馈，通过强化学习方式进行训练，让机器人反复尝试，直到获得较高的完成度评分。
而TAVI的学习是一个循序渐进的过程，随着学习步骤的增加，奖励函数越来越完善，机器人的动作也越来越精准。
而为了提高TAVI的灵活性，研究团队还引入了一种残差策略。
遇到与基础策略出现差别时，只需要对有差别的部分进行学习，而不必从头开始。
消融实验结果表明，如果没有残差策略，而是每次都从头学起，机器人完成任务的成功率将有所降低。
如果对具身智能有兴趣，可以阅读研究团队的论文了解更多详情。
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