AutoBio: A Simulation and Benchmark for Robotic Automation in Digital Biology Laboratory
作者: Zhiqian Lan, Yuxuan Jiang, Ruiqi Wang, Xuanbing Xie, Rongkui Zhang, Yicheng Zhu, Peihang Li, Tianshuo Yang, Tianxing Chen, Haoyu Gao, Xiaokang Yang, Xuelong Li, Hongyuan Zhang, Yao Mu, Ping Luo
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-29)
💡 一句话要点
AutoBio：用于数字生物实验室机器人自动化的模拟与基准测试平台
🎯 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: 机器人自动化 数字生物实验室 视觉-语言-动作模型 模拟环境 基准测试
📋 核心要点
- 现有VLA模型在家庭任务中取得进展，但在专业科学领域，特别是生物实验室自动化方面，仍面临精度和多模态交互的挑战。
- AutoBio通过构建逼真的生物实验室模拟环境，提供标准化的任务评估，从而促进VLA模型在科学领域的应用。
- 基线实验表明，现有VLA模型在AutoBio环境中存在精度操作、视觉推理和指令理解方面的不足，为未来研究指明方向。
📝 摘要（中文）
视觉-语言-动作（VLA）模型在生成动作轨迹方面展现出潜力，可作为通用机器人策略，联合利用视觉、语言和本体感受模态。虽然最近的基准测试推动了VLA在家庭任务中的研究，但面向专业科学的领域仍未被充分探索。我们推出了AutoBio，一个模拟框架和基准测试，旨在评估生物实验室环境中机器人自动化的能力——这是一个将结构化协议与高精度和多模态交互相结合的应用领域。AutoBio通过数字化真实实验室仪器的流程、用于实验室工作流程中常见的机械装置的专用物理插件以及支持动态仪器界面和基于物理渲染的透明材料的渲染堆栈，扩展了现有的模拟能力。我们的基准测试包含生物学基础的任务，跨越三个难度级别，从而能够对实验协议中语言引导的机器人操作进行标准化评估。我们提供用于演示生成的 инфраструктура 以及与VLA模型的无缝集成。使用两个SOTA VLA模型的基线评估揭示了科学工作流程中在精确操作、视觉推理和指令遵循方面的显著差距。通过发布AutoBio，我们旨在促进对复杂、高精度和多模态专业环境的通用机器人系统的研究。该模拟器和基准测试已公开发布，以促进可重复的研究。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有VLA模型在生物实验室自动化任务中表现不足的问题。现有方法难以满足生物实验对高精度操作、复杂视觉推理和精确指令遵循的要求，缺乏专门的模拟环境和基准测试来评估和提升VLA模型在科学领域的性能。
核心思路：论文的核心思路是构建一个逼真的生物实验室模拟环境AutoBio，并设计一套标准化的基准测试任务，用于评估和比较VLA模型在生物实验自动化中的能力。通过提供高质量的模拟数据和评估指标，促进VLA模型在科学领域的应用和发展。
技术框架：AutoBio包含以下主要模块：1) 实验室仪器数字化流程，用于将真实世界的实验室仪器转化为数字模型；2) 专用物理插件，模拟实验室工作流程中常见的机械装置；3) 渲染堆栈，支持动态仪器界面和基于物理渲染的透明材料；4) 基准测试任务，包含生物学基础的任务，跨越三个难度级别；5) 演示生成基础设施，用于生成训练数据；6) VLA模型集成接口，方便研究人员使用AutoBio评估和训练VLA模型。
关键创新：AutoBio的关键创新在于：1) 构建了逼真的生物实验室模拟环境，包括精确的仪器模型、物理模拟和渲染效果；2) 设计了标准化的基准测试任务，涵盖了生物实验中常见的操作和流程；3) 提供了完整的工具链，包括数据生成、模型训练和评估，方便研究人员使用和扩展。
关键设计：AutoBio的关键设计包括：1) 使用物理引擎模拟实验室仪器的运动和交互；2) 使用基于物理的渲染技术模拟透明材料的光学特性；3) 设计了多层次的基准测试任务，从简单到复杂，逐步评估VLA模型的能力；4) 提供了灵活的API，方便研究人员自定义任务和评估指标。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过在AutoBio基准测试上评估两个SOTA VLA模型，揭示了现有模型在精确操作、视觉推理和指令遵循方面的显著差距。实验结果表明，现有VLA模型难以胜任复杂的生物实验任务，需要在精度、鲁棒性和泛化能力方面进行改进。这些发现为未来VLA模型在科学领域的应用指明了方向。
🎯 应用场景
AutoBio的研究成果可应用于生物实验室自动化、药物发现、合成生物学等领域。通过使用机器人自动化执行重复性、高精度和危险的实验任务，可以提高实验效率、降低实验成本、减少人为误差，并加速科学研究的进程。未来，AutoBio有望成为生物实验室自动化的重要工具，推动生物科学的进步。
📄 摘要（原文）
Vision-language-action (VLA) models have shown promise as generalist robotic policies by jointly leveraging visual, linguistic, and proprioceptive modalities to generate action trajectories. While recent benchmarks have advanced VLA research in domestic tasks, professional science-oriented domains remain underexplored. We introduce AutoBio, a simulation framework and benchmark designed to evaluate robotic automation in biology laboratory environments--an application domain that combines structured protocols with demanding precision and multimodal interaction. AutoBio extends existing simulation capabilities through a pipeline for digitizing real-world laboratory instruments, specialized physics plugins for mechanisms ubiquitous in laboratory workflows, and a rendering stack that support dynamic instrument interfaces and transparent materials through physically based rendering. Our benchmark comprises biologically grounded tasks spanning three difficulty levels, enabling standardized evaluation of language-guided robotic manipulation in experimental protocols. We provide infrastructure for demonstration generation and seamless integration with VLA models. Baseline evaluations with two SOTA VLA models reveal significant gaps in precision manipulation, visual reasoning, and instruction following in scientific workflows. By releasing AutoBio, we aim to catalyze research on generalist robotic systems for complex, high-precision, and multimodal professional environments. The simulator and benchmark are publicly available to facilitate reproducible research.