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新浪科技更新于 11月2日 19:57

清华联合无问芯穹、智元提出群体经验学习CEL,96台人形机器人验证成功率97.5%

机器人互相“取经学习”!产学研联合提出具身智能规模化新方案

AI 导读

清华大学联合无问芯穹、智元提出群体经验学习(CEL)新范式,让机器人之间共享成功经验与失败教训,并在96台真实人形机器人上完成验证。在插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项任务中,群体整体成功率达97.5%,全部超过6名人类操作员的平均水平,其中手机包装任务成功率从79.2%提升至98.3%。实验还显示,参与训练的机器人从16台扩大到96台后整体能力进一步提升;系统层面采用容错异步训练系统FATS,硬件故障带来的时间损耗仅占总运行时长1.3%,算法层面采用FERT经验检索微调算法。

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清华联合无问芯穹、智元提出群体经验学习范式,并在96台真实人形机器人上验证规模化效应。

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近日,清华大学联合无问芯穹、智元推出群体经验学习(CEL)新范式,并且在96台真实人形机器人群体上完成验证。简单来说,这套新方法改变过去主要靠人类手把手教机器人的模式,让机器人之间互相借鉴经验,一台机器踩过的坑、摸索出的技巧,可以分享给全体同伴,机器越多,积累的经验越丰富,整体能力就越强,为人形机器人大规模落地找到新思路。群体经验学习范式CEL:让机器人从依赖人类示教,到在群体中学习进化

以往训练机器人,大多依靠人类做动作示范、人工纠错。但如果大批量部署机器人,懂操作的专业人员数量有限,人力跟不上机器扩张速度,成为制约行业发展的现实难题。CEL群体学习就是为破解这一痛点而生:机器人完成任务之后,会把成功经验、失败教训统一沉淀共享。当某一台机器人遇到难题,就可以调取同伴过往的实践经验参考学习,不用全部等待人类指导,实现机器人群体共同进化。

在真实环境测试中,团队设置了插花、叠衣服、手机充电、凳子组装、手机包装五项家庭及工业任务。经过群体学习训练,机器人群体整体任务成功率达到97.5%,五项任务的表现全部超过6名人类操作员的平均水平。其中流程复杂的手机包装任务,成功率从79.2%提升至98.3%。实验还证实规模化效应:参与训练机器人由16台扩大到96台,整体能力随之进一步提升。

这套成果由算法与系统双向支撑。系统层面搭建容错异步训练系统FATS,即便出现网络波动、部分机器人硬件故障,近百台机器仍可持续协同训练,硬件故障带来的时间损耗仅占总运行时长1.3%。算法层面采用FERT经验检索微调算法,既从成功案例学操作方法,也从失败记录中定位问题,帮助机器人快速优化动作策略。无问芯穹扎根徐汇,生长在模速空间

本次联合攻关的参与企业中,无问芯穹是扎根徐汇模速空间的AI基础设施企业,致力于以自主式人工智能基础设施底座,助力AI时代各行各业的智能革命;智元是国内具身智能赛道头部企业,具备完整机器人整机与真实测试场景能力 。双方联动清华大学开展产学研协同,把实验室算法落地到真实机器集群,打通从技术研究到工业测试的链路。

群体学习范式的价值在于,把机器人规模化部署从“能力终点”变成“能力进化的起点”。机器人不再孤立工作,依靠群体经验持续迭代,缓解对人工示教的高度依赖,为今后人形机器人走进家庭、工厂等各类场景提供可行路径。article_adlist[

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记者:王永娟

编辑:郑靓

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