文章核心观点 - 具身智能是人工智能迈向通用智能的关键前沿，其核心在于机器人操作技术，该技术正经历从基于规则到融合大语言模型和多模态模型的范式转变 [3][4] - 一篇由多机构学者联合撰写的综述论文系统性地梳理了机器人操作领域，提出了统一的理解框架，涵盖硬件基础、任务数据、控制框架及泛化研究，旨在推动机器人从“执行任务”到“理解与学习任务”的演进 [4][6][7] 机器人操作领域综述概览 - 该综述使用17张图、15张表格和超1000篇参考文献，构建了机器人操作的全景图谱，内容覆盖硬件与控制基础、任务与数据体系、高低层控制框架及跨本体与跨模态的泛化研究 [4][6] - 论文扩展了传统的“高层规划—低层控制”框架，高层规划纳入语言、代码、运动、可供性与三维表示，低层学习控制则提出基于训练范式的新分类法，包含输入建模、潜表征学习和策略学习三个核心部分 [6][9][13] 机器人硬件与控制范式演进 - 机器人硬件从机械手、机械臂发展到移动机器人平台，控制范式从基于经典算法（如RRT、MPC）演进到基于学习的方法（如强化学习/模仿学习） [14] - 机器人模型的分类方式及其验证流程构成了评估体系，反映了领域技术栈的成熟度 [14] 仿真器、基准与数据集 - 综述整理了多个主流仿真器与基准，例如MetaWorld（80物体、50任务）、CALVIN（40M演示数据）、Maniskill2（2144物体、20任务）等，覆盖从基础操作到灵巧操作、移动操作等多种任务类型 [15][18] - 数据集类型包括抓取数据集、单/跨具身仿真器基准、轨迹数据集及具身问答数据集，支持多样化的机器人操作研究与验证 [17] 高层规划与低层控制框架 - 高层规划被扩展至语言、代码、运动、可供性和3D表示，凸显其在语义决策中的作用，例如通过大语言模型生成任务计划或代码 [21][24] - 低层学习控制提出三层结构分类法：输入建模（处理输入数据）、潜表征学习（构建可迁移表示）、策略学习（生成精准动作），为控制策略研究提供系统化视角 [22][23] 机器人操作核心瓶颈 - 领域面临两大瓶颈：数据采集与利用（涉及人类示教、合成数据生成、众包收集等途径）以及系统泛化能力（包括环境、任务和跨具身泛化） [27][28] - 数据利用方法涵盖数据扩展、选择重加权、检索与增强技术，而泛化挑战的解决方案旨在提升机器人对未知场景的适应能力 [27][28] 未来研究方向 - 未来重点方向包括构建通用“机器人脑”实现认知与控制、突破数据瓶颈以 scalable 生成利用数据、强化多模态感知提升复杂物体交互、确保人机共存安全推动真实世界应用 [32][34]