Seer是什么?一文让你看懂Seer的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

Seer概述简介

Seer是由上海AI实验室、北京大学计算机科学与技术学院、北京大学软件与微电子学院等机构联合推出的端到端操作模型,实现机器人视觉预测与动作执行的高度协同。模型结合历史信息和目标信号(如语言指令),预测未来时刻的状态,用逆动力学模型生成动作信号。Seer基于Transformer的结构,处理多模态输入数据,有效融合视觉、语言和机器人本体信号。在真实机器人任务中,Seer的操作成功率较当前Sota提升43%,且在多种复杂场景下表现出优异的泛化能力。Seer在控制算法测试基准CALVIN ABC-D Benchmark中,Seer的平均任务完成长度达4.28,综合领先同类模型。

Seer的功能特色

动作预测:根据当前的视觉状态和目标,预测出合适的机器人动作。基于逆动力学模型估计实现目标所需的中间动作序列。

视觉预测:Seer具备条件视觉预测功能,能预测未来一定时间步内的RGB图像。让机器人“预见”未来的视觉状态,更好地规划和调整动作。

多模态融合:融合视觉、语言和机器人状态等多种模态的信息,实现对复杂任务的理解和执行。基于多模态编码器将不同模态的特征进行整合,为动作预测和视觉预测提供全面的上下文信息。

泛化能力:经过在大规模机器人数据集上的预训练,Seer展现出强大的泛化能力,在未见场景、新物体、不同光照条件下以及面对高强度干扰时,依然保持稳定的性能。

数据效率:Seer在预训练阶段用大量数据学习到丰富的先验知识,因此在下游任务中仅需要少量的微调数据即可达到较好的性能,降低数据采集和标注的成本。

Seer的技术原理

端到端架构:基于端到端的架构设计,将视觉预测和逆动力学预测紧密结合在一起。在训练过程中,视觉预测模块和逆动力学模块协同优化,让模型能充分利用视觉和动作信息,实现更准确的动作预测。

Transformer架构:基于Transformer架构处理视觉状态和动作信息。Transformer能捕捉到视觉和动作序列中的复杂依赖关系,为模型提供强大的特征提取和表示能力。

先见令牌和动作令牌:Seer引入先见令牌(foresight token)和动作令牌(action token)。先见令牌预测未来的RGB图像,动作令牌估计当前和预测未来观察之间的中间动作。两个令牌基于多模态编码器与输入的RGB图像、机器人状态和语言令牌进行融合,用单向注意力掩码实现深度的信息整合。

单向注意力掩码:Seer设计特殊的单向注意力掩码,让动作令牌充分整合过去和未来的预测信息,有助于模型在多层网络中实现更深层次的信息融合,提高动作预测的准确性和鲁棒性。

大规模预训练与微调:Seer首先在大规模机器人数据集(如DROID)上进行预训练,学习到丰富的视觉和动作先验知识。在下游任务中,基于少量的微调数据对模型进行调整,适应具体的任务场景和目标。

Seer项目介绍

项目官网:https://nimolty.github.io/Seer

GitHub仓库:https://github.com/OpenRobotLab/Seer

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2412.15109

Seer能做什么?

工业自动化:指导机器人精准安装汽车部件,提高装配效率和质量。

服务机器人:帮助服务机器人按需将物品准确送达客房,提升客户体验。

医疗健康:作为虚拟手术机器人的核心,辅助医学生学习和练习手术技能。

物流与仓储:自动化分拣系统快速准确地将包裹分拣到指定通道,提高分拣效率。

教育行业:作为教学案例,帮助学生深入理解机器人编程的高级技术和算法。

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