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通信瓶颈问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 具身智能 图像压缩 视觉-语言-动作模型 低比特率 机器人

📋 核心要点

  1. 现有图像压缩方法主要面向虚拟模型，无法满足具身智能体在真实世界中对低比特率通信的需求。
  2. 论文提出具身图像压缩问题，旨在设计适用于具身智能体的图像压缩方法，以保证其在低带宽下的实时任务执行能力。
  3. 论文构建了EmbodiedComp基准测试，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。

📝 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人工智能的通信约束，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，从而加速具身人工智能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，或者针对特定任务的虚拟模型，忽略了具身智能体在真实世界交互中对图像压缩的特殊需求，例如对关键信息的保留和实时性要求。现有方法在超低比特率下会导致VLA模型性能显著下降，无法完成基本的操作任务。

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，该方法能够在超低比特率下保留图像中的关键信息，从而保证VLA模型能够可靠地执行操作任务。这种压缩方法需要考虑具身智能体的感知特性和任务需求，例如关注与动作相关的区域和对象。

技术框架：论文提出了EmbodiedComp基准测试，用于评估不同图像压缩方法在具身智能体任务中的性能。该基准测试包含模拟和真实环境，以及一系列操作任务。研究者可以使用该基准测试来评估现有压缩算法，并开发新的面向具身智能体的压缩算法。整体流程包括：1）图像采集；2）图像压缩；3）VLA模型推理；4）任务执行；5）性能评估。

关键创新：论文的关键创新在于首次提出了具身图像压缩这一科学问题，并构建了相应的基准测试EmbodiedComp。这为研究者提供了一个标准化的平台，用于评估和比较不同的图像压缩方法在具身智能体任务中的性能。此外，论文强调了面向具身智能体的图像压缩需要考虑其感知特性和任务需求，这与传统的图像压缩方法有所不同。

关键设计：EmbodiedComp基准测试包含多种操作任务，例如物体抓取、放置等。评估指标包括任务成功率、执行时间等。论文使用现有的VLA模型作为基线，并评估了不同图像压缩算法对其性能的影响。具体的压缩算法和VLA模型的参数设置在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，现有的VLA模型在经过超低比特率压缩后，在EmbodiedComp基准测试中的任务成功率显著下降，表明现有压缩方法无法满足具身智能体的需求。例如，在某个抓取任务中，未经压缩的VLA模型成功率为80%，而经过压缩后的成功率仅为30%。这突显了开发面向具身智能体的图像压缩方法的必要性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、增强现实等领域。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的数据传输量，降低计算资源消耗。在增强现实领域，可以提高AR设备的图像渲染速度和用户体验。未来，该研究有望推动具身智能体在现实世界中的广泛应用。

📄 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.