OceanGym: A Benchmark Environment for Underwater Embodied Agents

📄 arXiv: 2509.26536v2 📥 PDF

作者: Yida Xue, Mingjun Mao, Xiangyuan Ru, Yuqi Zhu, Baochang Ren, Shuofei Qiao, Mengru Wang, Shumin Deng, Xinyu An, Ningyu Zhang, Ying Chen, Huajun Chen

分类: cs.CL, cs.AI, cs.CV, cs.LG, cs.RO

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-11-25)

备注: Work in progress

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

OceanGym：水下具身智能体的综合基准测试环境，应对极端环境挑战。

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

关键词: 水下机器人 具身智能 基准测试 多模态学习 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 水下环境的低能见度、动态洋流等因素，对水下具身智能体的感知和决策提出了巨大挑战。
  2. OceanGym提出了一个基于多模态大型语言模型（MLLM）的统一智能体框架，整合感知、记忆和序列决策能力。
  3. 实验结果表明，现有MLLM驱动的智能体与人类专家相比仍有较大差距，需要在感知、规划和适应性方面进一步提升。

📝 摘要（中文）

本文介绍了OceanGym，这是首个针对海洋水下具身智能体的综合基准测试环境，旨在推动人工智能在最具挑战性的真实世界环境之一中的发展。与陆地或空中环境不同，水下环境存在低能见度、动态洋流等极端感知和决策挑战，使得有效的智能体部署异常困难。OceanGym包含八个逼真的任务领域和一个由多模态大型语言模型（MLLM）驱动的统一智能体框架，该框架集成了感知、记忆和序列决策。智能体需要在这些严苛条件下理解光学和声纳数据，自主探索复杂环境，并完成长时程目标。大量实验表明，最先进的MLLM驱动的智能体与人类专家之间存在显著差距，突显了海洋水下环境中感知、规划和适应性的持续困难。通过提供高保真、严格设计的平台，OceanGym为开发鲁棒的具身人工智能并将其能力转移到现实世界中的自主海洋水下航行器奠定了基础，标志着朝着能够在地球上最后未被探索的领域之一中运行的智能体迈出了决定性的一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决水下具身智能体在复杂、恶劣海洋环境中自主导航、探索和完成任务的难题。现有方法在处理水下环境的低能见度、动态洋流以及复杂任务目标时表现不足，缺乏一个统一的、高保真的基准测试环境来评估和比较不同算法的性能。

核心思路：论文的核心思路是构建一个逼真的水下模拟环境OceanGym，并设计一套基于多模态大型语言模型（MLLM）的智能体框架，该框架能够处理来自光学和声纳传感器的数据，进行长时程规划和决策，从而在复杂的水下环境中实现自主操作。

技术框架：OceanGym包含以下主要模块：1) 高保真水下模拟环境，提供逼真的视觉和声纳数据；2) 八个不同的任务领域，涵盖了水下导航、目标搜索、环境监测等多种任务；3) 基于MLLM的统一智能体框架，包括感知模块（处理传感器数据）、记忆模块（存储环境信息）和决策模块（生成行动指令）。智能体通过与环境交互，不断学习和优化其策略。

关键创新：OceanGym的关键创新在于：1) 首次提出了一个专门针对水下具身智能体的综合基准测试环境；2) 设计了一个基于MLLM的统一智能体框架，能够有效处理水下环境的复杂性和不确定性；3) 提供了多个具有挑战性的任务领域，促进了水下具身智能体算法的开发和评估。

关键设计：OceanGym环境的构建考虑了水下光照、水流、悬浮物等因素的影响，力求模拟真实水下环境的物理特性。MLLM智能体框架采用了多模态融合技术，将光学和声纳数据进行有效整合。任务目标的设计涵盖了长时程规划和决策，要求智能体具备较强的自主性和适应性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，当前最先进的MLLM驱动的智能体在OceanGym的各项任务中与人类专家相比仍存在显著差距，尤其是在感知、规划和适应性方面。这表明水下具身智能体仍面临诸多挑战，需要进一步的研究和开发。具体的性能数据、对比基线和提升幅度在论文摘要中未详细说明，属于未知信息。

🎯 应用场景

OceanGym的研究成果可应用于开发自主水下航行器（AUV），用于海洋资源勘探、水下基础设施维护、环境监测、搜救行动等领域。通过在OceanGym中训练和评估智能体，可以提高AUV在真实水下环境中的鲁棒性和自主性，从而降低人工干预的需求，提高作业效率和安全性。该研究还有助于推动水下机器人技术的发展，为人类探索和利用海洋资源提供更强大的工具。

📄 摘要（原文）

We introduce OceanGym, the first comprehensive benchmark for ocean underwater embodied agents, designed to advance AI in one of the most demanding real-world environments. Unlike terrestrial or aerial domains, underwater settings present extreme perceptual and decision-making challenges, including low visibility, dynamic ocean currents, making effective agent deployment exceptionally difficult. OceanGym encompasses eight realistic task domains and a unified agent framework driven by Multi-modal Large Language Models (MLLMs), which integrates perception, memory, and sequential decision-making. Agents are required to comprehend optical and sonar data, autonomously explore complex environments, and accomplish long-horizon objectives under these harsh conditions. Extensive experiments reveal substantial gaps between state-of-the-art MLLM-driven agents and human experts, highlighting the persistent difficulty of perception, planning, and adaptability in ocean underwater environments. By providing a high-fidelity, rigorously designed platform, OceanGym establishes a testbed for developing robust embodied AI and transferring these capabilities to real-world autonomous ocean underwater vehicles, marking a decisive step toward intelligent agents capable of operating in one of Earth's last unexplored frontiers. The code and data are available at https://github.com/OceanGPT/OceanGym.