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具身机器人核心算法——从扩散策略到通用技能学习.docx
资料介绍
具身机器人核心算法——从扩散策略到通用技能学习
摘要：算法是具身智能"大脑"的核心，决定了机器人的智能水平与泛化能力。本文系统分析了具身机器人核心算法的最新进展，包括扩散策略（Diffusion Policy）在机器人控制中的应用、视觉-语言-动作模型（VLA）的规模化训练、世界动作大模型以及通用技能学习等前沿方向。研究表明，具身机器人算法正从"单一任务专家"向"通用技能学习器"演进，扩散策略和VLA模型正在成为机器人控制的主流范式。
关键词：扩散策略；通用技能学习；VLA模型；世界动作大模型；模仿学习
1 引言
2026年，具身机器人算法领域迎来了多项突破性进展。斯坦福大学提出的Diffusion Policy已成为机器人控制的主流范式，在多个任务中平均提升约46.9%的性能。由银河通用提出的世界动作大模型（World Action Model）正在开启具身研究与应用的新纪元。清华大学提出的WAM-TTT技术首次实现了机器人在部署阶段的持续学习和适应。
算法层面的竞争焦点正从"能否完成特定任务"转向"能否在多种场景中自主学习、泛化和进化"。本文系统梳理了具身机器人核心算法的最新进展与未来方向。
2 扩散策略
2.1 基本原理
扩散策略将机器人控制策略建模为扩散过程——从随机噪声逐步去噪到期望的动作序列。与传统的"判别式"方法不同，扩散策略是一种"生成式"方法，能够在高维动作空间中生成连续且稳定的操作策略。
扩散策略的核心优势在于：能够处理多模态的动作分布——同一任务可能有多种正确的执行方式，扩散策略可以自然地建模这种多样性；生成的动作平滑自然——去噪过程天然保证了动作序列的时间连续性；鲁棒性强——对观测噪声和执行误差具有较好的容忍性。
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