TeachAnything: A Multimodal Crowdsourcing Platform for Training Embodied AI Agents in Symmetrical Reality
作者: Zidong Liu, Rongkai Liu, Yue Li, Zhenliang Zhang
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-14
备注: 5 pages, 3 figures. Accepted as an IEEE VR 2026 Poster
💡 一句话要点
提出TeachAnything平台，用于在对称现实中训练具身智能体
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身智能 对称现实 众包 多模态学习 物理模拟
📋 核心要点
- 现有具身智能体训练缺乏足够多样化和高质量的人工指导数据，限制了其在对称现实中的应用。
- 论文提出TeachAnything平台，通过多模态众包收集数据，并利用物理模拟统一虚拟和物理交互。
- 该平台旨在为开发与对称现实对齐的具身智能体提供基础，促进人机共存环境下的智能体发展。
📝 摘要（中文）
对称现实(SR)正在成为人机共存的未来趋势，对智能体提出了更高的类人智能要求。这需要更丰富和多样化的人工指导。我们介绍了一种三阶段演示范式，集成了多模态演示信号。在此范式的基础上，我们开发了TeachAnything，这是一个基于云的、面向众包的演示平台，具有物理模拟能力，能够收集跨不同场景、任务和具身形式的多样化演示数据。通过方法设计和物理模拟统一虚拟和物理交互，该系统为开发与对称现实对齐的具身智能体奠定了实践基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有具身智能体学习方法面临的挑战是缺乏足够多样化和高质量的人工指导数据，尤其是在对称现实这种需要智能体具备更强泛化能力的场景下。传统的训练方法往往依赖于有限的数据集或专家演示，难以覆盖真实世界中各种复杂情况，限制了智能体的适应性和鲁棒性。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于云的、面向众包的平台，利用大量用户提供的数据来训练具身智能体。通过集成多模态演示信号（例如视觉、触觉、语音等），并结合物理模拟技术，该平台能够收集到更丰富、更真实的训练数据，从而提高智能体的学习效果和泛化能力。
技术框架：TeachAnything平台采用三阶段演示范式：首先，用户在虚拟环境中进行任务演示，平台记录用户的动作、视觉信息和其他相关数据；其次，平台利用物理模拟技术对演示数据进行增强和优化，生成更可靠的训练样本；最后，智能体利用这些数据进行学习，并在虚拟环境中进行评估和改进。该平台包含数据收集模块、物理模拟模块和智能体训练模块。
关键创新：该平台的关键创新在于其多模态众包数据收集机制和物理模拟技术的应用。通过众包，平台能够获取大量多样化的数据，从而避免了传统方法中数据量不足的问题。物理模拟技术则能够对数据进行增强和优化，提高数据的质量和可靠性。此外，该平台还统一了虚拟和物理交互，使得智能体能够在虚拟环境中学习，并在真实世界中应用。
关键设计：平台设计了用户友好的界面，方便用户进行任务演示和数据标注。在物理模拟方面，平台采用了先进的物理引擎，能够模拟各种复杂的物理现象。在智能体训练方面，平台支持多种机器学习算法，例如强化学习、模仿学习等。具体的参数设置、损失函数和网络结构的选择取决于具体的任务和智能体类型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于论文主要介绍平台设计，具体的实验结果未知。但该平台为未来具身智能体研究提供了一个强大的数据收集和训练工具，有望促进相关领域的发展。通过众包方式收集数据，可以有效降低数据获取成本，并提高数据的多样性，从而提升智能体的泛化能力。
🎯 应用场景
TeachAnything平台可应用于各种需要具身智能体的领域，例如家庭服务机器人、工业自动化、医疗辅助等。通过该平台，可以快速训练出能够适应各种复杂环境和任务的智能体，提高工作效率和服务质量。未来，该平台还可以扩展到其他领域，例如游戏开发、虚拟现实等，为用户提供更丰富、更真实的交互体验。
📄 摘要（原文）
Symmetrical Reality (SR) is emerging as a future trend for human-agent coexistence, placing higher demands on agents to acquire human-like intelligence. It calls for richer and more diverse human guidance. We introduce a three-stage demonstration paradigm integrating multimodal demonstration signals. Building on this paradigm, we developed TeachAnything, a cloud-based, crowdsourcing-oriented demonstration platform with physics simulation capable of collecting diverse demonstration data across varied scenes, tasks, and embodiments. By unifying virtual and physical interactions through both methodological design and physics simulation, the system serves as a practical foundation for developing embodied agents aligned with Symmetrical Reality.