Exploring Embodied Multimodal Large Models: Development, Datasets, and Future Directions

📄 arXiv: 2502.15336v1 📥 PDF

作者: Shoubin Chen, Zehao Wu, Kai Zhang, Chunyu Li, Baiyang Zhang, Fei Ma, Fei Richard Yu, Qingquan Li

分类: cs.RO, cs.AI

发布日期: 2025-02-21

备注: 81 pages, submitted to a journal for review

💡 一句话要点

探索具身多模态大模型：发展、数据集与未来方向综述

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

关键词: 具身多模态大模型 大型语言模型 大型视觉模型 具身感知 导航 多模态融合 数据集 自主系统

📋 核心要点

  1. 现有EMLMs在可扩展性、泛化能力和实时决策方面面临挑战，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. 本文全面回顾EMLMs的发展历程，分析了LLMs、LVMs等模型在具身感知、导航和交互中的应用。
  3. 论文深入探讨了用于EMLMs训练和评估的数据集，并强调了高质量、多样化数据的重要性。

📝 摘要（中文）

具身多模态大模型(EMLMs)近年来备受关注，它们有潜力弥合复杂现实环境中感知、认知和行动之间的差距。本综述探讨了此类模型的发展，包括大型语言模型(LLMs)、大型视觉模型(LVMs)和其他新兴架构。我们讨论了EMLMs的演变，重点关注具身感知、导航、交互和模拟。此外，本综述详细分析了用于训练和评估这些模型的数据集，强调了多样化、高质量数据对于有效学习的重要性。本文还指出了EMLMs面临的关键挑战，包括可扩展性、泛化性和实时决策问题。最后，我们概述了未来的发展方向，强调多模态感知、推理和行动的整合，以推进日益自主系统的发展。通过深入分析最先进的方法并识别关键差距，本文旨在激发EMLMs及其在不同领域应用方面的未来进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具身多模态大模型(EMLMs)在复杂现实环境中感知、认知和行动之间存在的差距问题。现有方法在可扩展性、泛化性和实时决策方面存在痛点，难以适应真实世界的复杂性和不确定性。

核心思路：论文的核心思路是对EMLMs的发展历程进行全面回顾和分析，从模型架构、数据集和应用场景等方面进行深入探讨，从而为未来的研究方向提供指导。通过整合多模态感知、推理和行动，提升EMLMs的自主性和适应性。

技术框架：论文采用综述的形式，对EMLMs的相关研究进行梳理和归纳。主要框架包括：1) EMLMs的发展历程，包括LLMs、LVMs等模型；2) EMLMs在具身感知、导航、交互和模拟中的应用；3) 用于训练和评估EMLMs的数据集分析；4) EMLMs面临的关键挑战；5) 未来的发展方向。

关键创新：论文的主要创新在于对EMLMs领域进行了全面的综述，系统地总结了现有方法和挑战，并提出了未来的发展方向。与现有综述相比，本文更加关注具身感知、导航和交互等关键方面，并强调了多模态融合的重要性。

关键设计：本文属于综述类文章，没有具体的技术细节设计。但文章强调了数据集的多样性和质量对EMLMs性能的重要性，并指出未来需要探索更有效的多模态融合方法。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对EMLMs领域进行了全面的回顾和分析，并指出了未来的发展方向。通过对现有方法的总结和挑战的分析，为未来的研究提供了重要的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人、自动驾驶、虚拟现实等领域。通过提升EMLMs的感知、认知和行动能力，可以实现更智能、更自主的系统，例如智能家居机器人、自动驾驶汽车和虚拟现实游戏等。未来，EMLMs有望在医疗、教育和工业等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Embodied multimodal large models (EMLMs) have gained significant attention in recent years due to their potential to bridge the gap between perception, cognition, and action in complex, real-world environments. This comprehensive review explores the development of such models, including Large Language Models (LLMs), Large Vision Models (LVMs), and other models, while also examining other emerging architectures. We discuss the evolution of EMLMs, with a focus on embodied perception, navigation, interaction, and simulation. Furthermore, the review provides a detailed analysis of the datasets used for training and evaluating these models, highlighting the importance of diverse, high-quality data for effective learning. The paper also identifies key challenges faced by EMLMs, including issues of scalability, generalization, and real-time decision-making. Finally, we outline future directions, emphasizing the integration of multimodal sensing, reasoning, and action to advance the development of increasingly autonomous systems. By providing an in-depth analysis of state-of-the-art methods and identifying critical gaps, this paper aims to inspire future advancements in EMLMs and their applications across diverse domains.