只要一个3B参数的大模型，就能控制机器人，帮你搞定各种家务。
叠衣服冲咖啡都能轻松拿捏，而且全都是由模型自主控制，不需要遥控。
关键是，这还是个通用型的机器人控制模型，不同种类的机器人都能“通吃”。
请看VCR：
这些操作背后的大模型叫做π0，参数量只有3B，来自今年刚成立的初创公司Physical Intelligence（简称π）。
创立之后不久，π公司就获得了7000万美元（约5亿人民币）的A轮融资，投资者中还包括OpenAI。
而公司的目标，就是开发通用的机器人控制模型，现在的π0，就是其首项成果。
有网友直言，π0控制的机器人，是他见过最接近真正的通用机器人的。
关键是，参数量只有3B，算力消耗非常小，如果和同规模的模型性能特征相近，廉价显卡就能带动。
Hugging Face的机器人团队领军人物、前特斯拉Optimus团队成员Remi Cadene也说，如果π0能开源的话，人们自己在家就能体验了。
7种机器人都能控制
在官宣当中，π团队展示了叠衣服、整理桌子、鸡蛋装盒等等复杂（对机器人来说）任务。
这些任务不仅需要长时间、多阶段的连续决策，还要求动作同时具备高频率与精细程度。
许多任务更是涉及了复杂的接触动力学，如衣物的变形塑性、纸箱的刚性、鸡蛋的脆弱性等。
机器人需要精准建模并控制这些动力学过程，甚至满足更多物理约束，如保持物体平衡、避免碰撞。
但总之最后π团队还是成功了，π0不仅能控制机器人，还能控制不同的机器人，出色地完成这些任务。
比如让双臂可移动机器人收拾洗好的衣服。
只见机器人站到洗衣机前，打开了舱门，然后将洗好的衣服取出放入筐内。
然后又来到一张桌子旁，将筐里的衣服取出、铺开然后叠好。
还有让另一种双臂机器人把盘子里的鸡蛋装入盒子中，之后再把盒子盖好。
甚至有条不紊地折叠好一个展开的纸盒。
而且知道利用工具，比如这个机器人，用叉子把剩余的食物装进了打包盒。
到了收拾桌子的任务当中，负责执行的机器人又变成了单臂。
它可以把要保留的物品放入收纳筐，将不需要的垃圾丢进垃圾桶。
并且在物品和垃圾混合放置时也能准确操作。
当然从数据上看，π0在零样本泛化能力、语言控制响应、新任务学习、多阶段任务等维度上也表现优异。
零样本泛化能力上，π0在所有任务上都显著超过了baseline模型，即使未加入预训练视觉模型的π0-small也比这些baseline表现优异。
指令处理上，π0在3个语言指令任务上，经人类指导取得了最好的自主表现，高层策略指导也有提升。
在与预训练数据差异较大的新任务上，π0在大多数任务上性能最好，尤其在微调数据量较小时优势明显。
这意味着，不需要专门训练，π0就能让机器人自动完成很多开放性任务。
最后在一系列极具挑战的复杂任务上，π团队通过结合微调和语言指令对π0进行了测试。
结果π0能够完成折衣服、整理餐桌、组装纸箱、装鸡蛋等长达5-20分钟的任务，取得了50%以上的平均得分。
效率方面，官方技术报告中公布了π0在4090上的运行时间。
一次完整的前向传播也需要73-86毫秒，这对实时性要求高的场景可能还有挑战。
但考虑到流匹配过程能生成50个动作步,平均下来每个动作步的生成时间也并不高。这
所以从整体上看，π0的计算效率，或者说实时性，还是比较高的，当然离网友们期待的家家可用，可能还需要再提速一些。
那么，π团队在π0模型上，都运用了什么样的技术呢？
视觉大模型魔改而成
π0是基于视觉模型PaLM-ViT改造而成，在其基础上增加了一个投影层、一个多层感知机，以及一个较小的动作专家模块。
其中投影层用于处理机器人状态和动作的输入输出，多层感知机用于整合流匹配（flow matching）时间步信息，专家模块则用单独的权重处理机器人状态和动作tokens。
模型的输入包括图像、语言指令、机器人本体感受状态和噪声动作块。
图像和语言tokens送入VLM主干网络，状态和动作tokens送入动作专家模块。
最终，模型会输出动作块的向量场表示。
对于连续动作分布的建模，π0模型使用了条件流匹配（conditional flow matching）方法。
流匹配的工作方式和扩散模型有些类似，核心思想都是通过逐步添加噪声来简化数据分布，然后逐步去噪得到隐私数据——
训练时，随机对动作施加高斯噪声，并训练模型输出去噪向量场；推理时，从高斯噪声开始，通过数值积分向量场生成动作序列。
不同之处在于，流匹配直接对数据和噪声分布之间的映射场（vector field）进行建模，训练目标是匹配这一映射场，而扩散模型通常学习的是每个去噪步骤的条件分布。
流匹配方法能够高精度地建模复杂多峰分布，非常适合高频灵巧操作任务。
训练数据方面，π0是在迄今为止最大的机器人交互数据集上进行训练的。
预训练阶段的数据集中包括OXE、DROID、Bridge等开源数据，以及团队在8个不同的机器人平台中收集的大量灵巧类任务数据等内容。
团队自己收集的数据集括68个任务，涉及单臂任务106M步、双臂任务797M步，数据采用了50Hz高频控制。
开源数据和团队自己收集的数据，比例大约是1:9。
另外为了让π0掌握特定复杂技能，团队在20多个下游任务上进行了微调。
根据任务的难度和相似度，微调数据量从5小时到100多小时不等，一些任务还结合了高层语言策略模块来分解复杂目标。
用团队成员切尔西·芬（Chelsea Finn）的话说，预训练是为了让模型能够应对各种场景，后训练（微调）则是让π0掌握更多的策略。
“不造机器人”的机器人公司
Physical Intelligence公司成立于今年，已经获得总计7000万美元的A轮融资。
融资由红杉资本领先，此外还有包括OpenAI在内的6家公司参投。
公司还有个简称叫做π，因为Physical Intelligence的缩写pi，刚好是π的拉丁转写。
虽然是家机器人公司，但π并不生产机器人硬件，只负责训练模型，目标是构建能够通用的机器人模型。
对此，π的联合创始人兼CEO卡罗尔·豪斯曼（Karol Hausman）在公开场合解释：
我们的目标是通过一个通用模型将AI带入物理世界，这个模型可以为任何机器人或任何物理设备提供动力，基本上适用于任何应用。
对于此事的意义，公司另一名联创谢尔盖·莱文（Sergey Levine）在推特上举例说明，π创业要做的事之于机器人控制，其重要程度就像NLP之于大模型。
π的创始人背景也都十分亮眼，都是机器人和AI专家，在机器人、工程和许多其他领域拥有深厚经验。
CEO卡罗尔·豪斯曼（Karol Hausman），此前曾是谷歌大脑机器人操作研究主管，2021年至今兼任斯坦福客座教授。
联合创始人谢尔盖·莱文（Sergey Levine），UC伯克利电气工程和计算机科学系副教授，谷歌学术被引用量为超过12.7万。
而且还是不折不扣的顶会狂魔，据不完全统计，莱文2018年在ML和NLP顶会上共发表22篇论文，与另外两人并列全球第一……
莱文在UC伯克利还是个网红教授，此前推出的深度学习课程Deep Reinforcement Learning（深度强化学习，课程代号CS 285）非常受欢迎。
同时，在斯坦福家务机器人ALOHA的相关论文中，莱文的名字也经常出现。
联创切尔西·芬（Chelsea Finn），斯坦福计算机科学和电气工程系助理教授，谷歌学术论文引用数超4.7万。
在ALOHA团队的论文当中，芬经常以通讯作者的身份出现。
此外，还有谷歌大脑机器人团队前科学家布赖恩·伊希特（Brian Ichter）、丰田研究院ML研究团队的研究科学家苏拉吉·奈尔（Suraj Nair）等。
可以说阵容是非常豪华了。
拥有超级团队的π，也仍在继续招兵买马，在研究科学家、ML工程师、数据工程师等多个岗位招聘员工和实习生。
技术报告：https://www.physicalintelligence.company/download/pi0.pdf