文章核心观点 - 当前协同具身智能系统面临高昂的时间延迟和低下的协作效率等核心瓶颈，阻碍了其从实验室走向现实应用 [2] - 研究团队推出的ReCA集成加速框架通过算法、系统、硬件的跨层次协同优化，旨在实现智能体“实时、高效地完成”任务 [4][5] - ReCA框架在保证任务成功率的前提下，实现了平均5-10倍的端到端任务加速，并将任务成功率平均提升了4.3% [25][28] - 该研究为具身智能领域提供了从“能用”到“好用”的跨越路径，并为下一代机器人“大脑”+“小脑”的设计提供了可行方案 [33] 当前系统性能瓶颈 - 系统严重依赖基于LLM的模块进行高阶规划和智能体间通信，每一步行动都可能涉及多次LLM的顺序调用，导致高昂的规划与通信延迟 [7] - 随着智能体数量增加，去中心化系统面临通信轮次爆炸性增长，而中心化系统则因单一规划者难以处理复杂协同导致任务成功率急剧下滑，存在有限的可扩展性问题 [9] - LLM生成的高阶计划需要被精确翻译成底层的控制指令，底层执行的效率和鲁棒性直接关系到任务成败，存在底层执行的敏感性 [11] ReCA框架的优化方案 - 在算法层面，通过部署本地化微调的开源LLM摆脱对外部API的依赖，并采用规划指导下的多步执行模式，一次性生成可指导连续多步动作的高阶计划，大幅减少LLM调用频率 [15][16] - 在系统层面，引入分层协作规划模式，在小范围“簇”内采用中心化规划，在“簇”之间采用去中心化通信，并设计长短时记忆分离的双重记忆结构以提升规划连贯性 [20][21] - 在硬件层面，采用异构硬件系统，用GPU处理高阶规划，并为低阶任务设计专用硬件加速器，其定制化的A-Star处理单元相较于GPU实现取得了4.6倍速度提升和281倍能效改进 [23][31] 性能评估结果 - 在任务步骤仅增加3.2%的情况下，实现了平均5-10倍的端到端任务加速，将原本需要近一小时的复杂任务缩短至20分钟内完成 [25] - 在大幅提升速度的同时，任务成功率平均提升了4.3%，证明了效率与性能可以兼得 [28] - 在12个智能体的大规模协作场景下，ReCA能保持80-90%的高成功率，而基线系统的成功率已跌至70%以下，展现出卓越的可扩展性 [29] 行业影响与未来展望 - ReCA推动了领域研究范式的转变，使延迟、效率和可扩展性成为衡量具身智能系统的核心指标，加速其在家庭服务、智能制造等场景的落地 [33] - 该框架为GPU处理高阶规划、硬件加速器处理底层任务的异构计算模式提供了范本，指明了软硬协同释放效能提升的未来方向 [33] - 效率提升将解锁机器人管家团队、灾难救援现场协同、自动化科学实验室等实时协作应用场景的想象力，推动具身智能从实验室走向真实世界 [34]