Embodied Image Compression

📄 arXiv: 2512.11612v1 📥 PDF

作者: Chunyi Li, Rui Qing, Jianbo Zhang, Yuan Tian, Xiangyang Zhu, Zicheng Zhang, Xiaohong Liu, Weisi Lin, Guangtao Zhai

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-12-12

备注: 15 pages, 12 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出具身图像压缩，解决具身智能体在低比特率下的实时任务执行问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 具身智能 图像压缩 视觉-语言-动作模型 低比特率 EmbodiedComp基准

📋 核心要点

  1. 现有图像压缩方法难以满足具身智能体在真实环境中低带宽、实时性的需求。
  2. 提出具身图像压缩概念，并构建EmbodiedComp基准，用于评估压缩算法在具身任务中的性能。
  3. 实验表明，现有VLA模型在低比特率压缩下，难以完成基本操作任务，凸显了具身图像压缩的必要性。

📝 摘要（中文）

机器图像压缩(ICM)已成为视觉数据压缩领域的一个关键研究方向。然而，随着机器智能的快速发展，压缩的目标已从特定任务的虚拟模型转变为在真实环境中运行的具身智能体。为了解决多智能体系统中具身AI的通信约束，并确保实时任务执行，本文首次提出了具身图像压缩这一科学问题。我们建立了一个标准化的基准测试EmbodiedComp，以促进在闭环设置中超低比特率条件下的系统评估。通过在模拟和真实环境中的大量实证研究，我们证明了现有的视觉-语言-动作模型(VLA)在压缩到低于具身比特率阈值时，无法可靠地执行即使是简单的操作任务。我们预计EmbodiedComp将促进为具身智能体量身定制的领域特定压缩的发展，从而加速具身AI在现实世界中的部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身智能体在资源受限环境中，特别是低带宽通信场景下的图像压缩问题。现有图像压缩方法主要针对人眼视觉优化，忽略了具身智能体对图像信息的特定需求，导致在低比特率下，压缩后的图像难以支持智能体完成复杂任务。现有方法的痛点在于缺乏针对具身任务的压缩策略和评估标准。

核心思路：论文的核心思路是设计一种面向具身智能体的图像压缩方法，该方法能够保留对智能体完成任务至关重要的图像信息，同时尽可能降低比特率。通过建立EmbodiedComp基准，可以系统地评估不同压缩算法在具身任务中的性能，从而推动领域特定压缩算法的发展。

技术框架：论文构建了一个闭环评估框架EmbodiedComp，包含图像压缩模块、视觉-语言-动作模型(VLA)和环境交互模块。首先，原始图像经过压缩模块进行编码，生成低比特率的压缩图像。然后，VLA模型接收压缩后的图像作为输入，生成动作指令。最后，智能体根据动作指令与环境进行交互，并根据任务完成情况进行评估。整个流程形成一个闭环，可以全面评估压缩算法对具身任务的影响。

关键创新：论文最重要的技术创新点在于首次提出了具身图像压缩的概念，并建立了相应的评估基准EmbodiedComp。EmbodiedComp的创新性体现在：1) 针对具身任务设计了评估指标，例如任务完成率；2) 考虑了闭环交互的影响，能够更真实地反映压缩算法的性能；3) 提供了模拟和真实环境，方便研究人员进行实验。

关键设计：EmbodiedComp基准的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的具身任务，例如物体操作；2) 采用了主流的VLA模型作为智能体；3) 设计了多种压缩算法作为基线；4) 定义了清晰的评估指标，例如任务完成率、动作效率等。此外，论文还探讨了不同压缩算法对VLA模型性能的影响，并分析了压缩过程中信息损失对任务完成的影响。

📊 实验亮点

论文通过在EmbodiedComp基准上进行实验，证明了现有VLA模型在低比特率压缩下性能显著下降。例如，在物体操作任务中，当压缩到低于某个比特率阈值时，任务完成率大幅降低。实验结果表明，现有的通用图像压缩算法无法满足具身智能体的需求，需要开发针对具身任务的领域特定压缩算法。该研究为具身图像压缩领域的研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

具身图像压缩技术可广泛应用于机器人、自动驾驶、远程操作等领域。在机器人领域，可以降低机器人之间的通信带宽需求，提高多机器人协作效率。在自动驾驶领域，可以减少车载传感器数据传输量，降低延迟，提高安全性。在远程操作领域，可以实现低带宽下的高质量图像传输，提高操作的精确性和效率。该研究将加速具身AI在现实世界的部署，例如在资源受限的环境中进行灾难救援、环境监测等任务。

📄 摘要（原文）

Image Compression for Machines (ICM) has emerged as a pivotal research direction in the field of visual data compression. However, with the rapid evolution of machine intelligence, the target of compression has shifted from task-specific virtual models to Embodied agents operating in real-world environments. To address the communication constraints of Embodied AI in multi-agent systems and ensure real-time task execution, this paper introduces, for the first time, the scientific problem of Embodied Image Compression. We establish a standardized benchmark, EmbodiedComp, to facilitate systematic evaluation under ultra-low bitrate conditions in a closed-loop setting. Through extensive empirical studies in both simulated and real-world settings, we demonstrate that existing Vision-Language-Action models (VLAs) fail to reliably perform even simple manipulation tasks when compressed below the Embodied bitrate threshold. We anticipate that EmbodiedComp will catalyze the development of domain-specific compression tailored for Embodied agents , thereby accelerating the Embodied AI deployment in the Real-world.