Seer

Seer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及软件与微电子学院等机构联合研发的端到端操作模型，旨在实现机器人视觉预测与动作执行的高度协同。该模型结合历史信息和目标信号（如语言指令），通过逆动力学模型生成动作信号，以预测未来状态。Seer基于Transformer架构，能够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主流模型提升43%，并在多种复杂场景下展现出优秀的泛化能力。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到4.28，综合性能领先同类模型。

Seer的主要功能

• 动作预测：根据当前视觉状态和目标，预测合适的机器人动作。通过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：具备条件视觉预测能力，可预测未来一定时间步内的RGB图像，使机器人“预见”未来状态，从而优化动作规划。
• 多模态融合：整合视觉、语言和机器人状态等多种信息，提升对复杂任务的理解和执行能力。
• 泛化能力：在大规模机器人数据集上预训练后，Seer在未见场景、新物体和不同光照条件下仍保持稳定性能。
• 数据效率：通过预训练获取丰富的先验知识，使得在下游任务中仅需少量微调数据即可达到良好效果。

Seer的技术原理

• 端到端架构：将视觉预测与逆动力学预测紧密结合，通过协同优化提高动作预测准确性。
• Transformer架构：利用Transformer捕捉视觉和动作序列中的复杂依赖关系，增强特征提取能力。
• 先见令牌与动作令牌：引入先见令牌用于预测未来图像，动作令牌用于估计中间动作，两者通过多模态编码器进行深度信息融合。
• 单向注意力掩码：设计特殊的注意力机制，提升动作预测的准确性和鲁棒性。
• 大规模预训练与微调：在大规模机器人数据集上预训练，随后通过少量微调适应具体任务。

Seer的项目资源

• 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的应用场景

• 工业自动化：用于指导机器人精准安装汽车部件，提升装配效率与质量。
• 服务机器人：协助机器人按需运送物品，提升用户体验。
• 医疗健康：作为虚拟手术机器人的核心组件，辅助医学生练习手术技能。
• 物流与仓储：用于自动化分拣系统，提升包裹分拣效率。
• 教育行业：作为教学案例，帮助学生理解高级机器人技术和算法。