Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond

📄 arXiv: 2510.20809v1 📥 PDF

作者: Xueyan Zou, Jianglong Ye, Hao Zhang, Xiaoyu Xiang, Mingyu Ding, Zhaojing Yang, Yong Jae Lee, Zhuowen Tu, Sifei Liu, Xiaolong Wang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-10-23

备注: website: https://realdeepresearch.github.io

💡 一句话要点

提出Real Deep Research框架，系统分析AI与机器人领域的研究趋势与机遇。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人工智能 机器人 研究趋势分析 跨领域研究 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 人工智能和机器人领域论文数量激增，研究人员难以快速掌握最新趋势和跨领域知识。
  2. 论文提出Real Deep Research (RDR)框架，通过系统分析识别新兴趋势和跨领域机会。
  3. RDR框架应用于AI和机器人领域，重点关注基础模型和机器人技术，并扩展到其他科学领域。

📝 摘要（中文）

随着人工智能和机器人领域研究的快速增长，每年发表的论文超过10,000篇，研究人员越来越难以跟上最新进展。快速发展的趋势、跨学科工作的兴起，以及探索自身专业领域之外的需求都加剧了这一挑战。为了解决这些问题，我们提出了一种通用的流程，能够系统地分析任何研究领域：识别新兴趋势，发现跨领域的机会，并为新的研究提供具体的起点。在这项工作中，我们提出了Real Deep Research (RDR)，这是一个应用于人工智能和机器人领域的综合框架，特别关注基础模型和机器人技术的进步。我们还将分析简要扩展到其他科学领域。本文详细介绍了RDR流程的构建，附录提供了每个分析主题的广泛结果。我们希望这项工作能为人工智能及其他领域的研究人员提供启发。

🔬 方法详解

问题定义：当前人工智能和机器人领域的研究论文数量庞大，研究人员难以快速有效地跟踪最新进展，发现潜在的研究方向和跨领域的机会。现有的方法往往依赖于人工阅读和筛选，效率低下且容易遗漏重要信息。

核心思路：论文的核心思路是构建一个通用的、可扩展的分析流程，能够自动化地分析大量的研究论文，识别新兴趋势、发现跨领域的机会，并为新的研究提供具体的起点。通过系统化的分析，帮助研究人员更高效地进行研究。

技术框架：RDR框架包含以下主要模块：1) 数据收集：收集大量的研究论文数据，例如从arXiv等数据库中获取。2) 文本分析：使用自然语言处理技术对论文进行分析，提取关键词、主题和研究方向等信息。3) 趋势识别：分析论文数据，识别新兴的研究趋势和热点问题。4) 跨领域分析：分析不同领域之间的联系，发现跨领域的研究机会。5) 可视化：将分析结果以可视化的方式呈现，方便研究人员理解和利用。

关键创新：RDR框架的关键创新在于其通用性和可扩展性。该框架可以应用于不同的研究领域，并且可以根据需要进行定制和扩展。此外，RDR框架还能够自动化地分析大量的研究论文，大大提高了研究效率。

关键设计：RDR框架的关键设计包括：1) 使用Transformer模型进行文本分析，提高关键词和主题提取的准确性。2) 使用图神经网络进行跨领域分析，发现不同领域之间的潜在联系。3) 使用时间序列分析方法识别新兴的研究趋势。4) 使用交互式可视化工具呈现分析结果，方便研究人员进行探索和发现。

📊 实验亮点

论文构建的RDR框架能够有效地识别AI和机器人领域的新兴趋势和跨领域机会。附录中提供了对基础模型和机器人技术进展的详细分析结果，展示了该框架的实际应用效果。虽然论文没有提供具体的性能指标，但其系统化的分析方法和可视化的结果为研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，包括：帮助研究人员快速了解AI和机器人领域的最新进展，发现新的研究方向；辅助科研管理部门进行科研规划和资源分配；为企业提供技术趋势分析和竞争情报；为投资者提供投资决策支持。该框架的通用性使其能够扩展到其他科学领域，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

With the rapid growth of research in AI and robotics now producing over 10,000 papers annually it has become increasingly difficult for researchers to stay up to date. Fast evolving trends, the rise of interdisciplinary work, and the need to explore domains beyond one's expertise all contribute to this challenge. To address these issues, we propose a generalizable pipeline capable of systematically analyzing any research area: identifying emerging trends, uncovering cross domain opportunities, and offering concrete starting points for new inquiry. In this work, we present Real Deep Research (RDR) a comprehensive framework applied to the domains of AI and robotics, with a particular focus on foundation models and robotics advancements. We also briefly extend our analysis to other areas of science. The main paper details the construction of the RDR pipeline, while the appendix provides extensive results across each analyzed topic. We hope this work sheds light for researchers working in the field of AI and beyond.