Are Foundation Models the Route to Full-Stack Transfer in Robotics?

📄 arXiv: 2602.22001v1 📥 PDF

作者: Freek Stulp, Samuel Bustamante, João Silvério, Alin Albu-Schäffer, Jeannette Bohg, Shuran Song

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-25

备注: 12 pages, 4 figures

💡 一句话要点

探索具身智能：基础模型驱动机器人全栈迁移学习

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

关键词: 机器人 迁移学习 基础模型 大型语言模型 视觉语言模型 具身智能 Transformer网络 全栈迁移

📋 核心要点

  1. 现有机器人迁移学习在不同抽象层级上存在挑战，难以实现从语言到运动技能的全栈迁移。
  2. 本文从机器人迁移学习视角分析LLM、VLM和VLA等基础模型，提炼通用迁移学习概念。
  3. 探讨了基础模型时代机器人数据收集和迁移学习基准测试的挑战，并展望了其未来发展。

📝 摘要（中文）

本文综述了基础模型和Transformer网络对机器人不同抽象层级迁移学习的影响，这些进展使得机器人比以往任何时候都更接近“全栈迁移”。从机器人迁移学习的角度审视LLM、VLM和VLA，能够让我们超越具体实现，突出迁移学习中反复出现的核心概念。此外，本文还探讨了在基础模型时代，机器人数据收集和迁移学习基准测试所面临的挑战。基础模型是实现机器人全栈迁移的途径吗？我们的预期是，它们无疑将作为关键技术继续在这条道路上发挥作用。

🔬 方法详解

问题定义：机器人领域面临着如何有效利用不同层级抽象信息进行迁移学习的挑战。传统的机器人学习方法往往依赖于特定任务的数据和环境，泛化能力有限。如何将高级的语言理解、视觉感知与底层的运动控制相结合，实现真正的“全栈迁移”，是当前研究的痛点。

核心思路：本文的核心思路是借鉴自然语言处理和计算机视觉领域中基础模型的成功经验，将其应用于机器人领域，从而实现更强大的迁移学习能力。通过利用预训练的基础模型，机器人可以更好地理解环境、规划动作，并适应新的任务和环境。

技术框架：本文主要从三个方面展开讨论：大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）和视觉语言动作模型（VLA）。LLM用于处理高级的语言指令，VLM用于理解视觉信息，VLA则将视觉和语言信息转化为具体的动作。整体框架旨在将这些模型整合起来，实现从语言指令到机器人动作的端到端控制。

关键创新：本文的创新之处在于将不同类型的基础模型整合到一个统一的框架中，从而实现机器人全栈迁移学习。这种方法能够充分利用各种模态的信息，提高机器人的泛化能力和适应性。此外，本文还强调了数据收集和迁移学习基准测试的重要性，为未来的研究提供了指导。

关键设计：文章侧重于综述，没有涉及具体的模型参数或损失函数设计。但强调了利用Transformer网络作为基础架构的重要性，因为Transformer具有强大的序列建模能力，可以有效地处理各种模态的信息。此外，文章还提到了利用对比学习等方法来提高模型的鲁棒性和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，主要亮点在于对基础模型在机器人迁移学习中的应用进行了全面的分析和展望。文章强调了基础模型在实现机器人全栈迁移学习中的关键作用，并指出了未来研究的方向。虽然没有提供具体的实验数据，但其提出的观点和思路对机器人领域的研究具有重要的指导意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种机器人应用场景，例如家庭服务机器人、工业自动化机器人、医疗机器人等。通过利用基础模型，这些机器人可以更好地理解人类指令、适应复杂环境，并完成各种任务。此外，该研究还有助于推动机器人领域的智能化发展，提高机器人的自主性和协作能力。

📄 摘要（原文）

In humans and robots alike, transfer learning occurs at different levels of abstraction, from high-level linguistic transfer to low-level transfer of motor skills. In this article, we provide an overview of the impact that foundation models and transformer networks have had on these different levels, bringing robots closer than ever to "full-stack transfer". Considering LLMs, VLMs and VLAs from a robotic transfer learning perspective allows us to highlight recurring concepts for transfer, beyond specific implementations. We also consider the challenges of data collection and transfer benchmarks for robotics in the age of foundation models. Are foundation models the route to full-stack transfer in robotics? Our expectation is that they will certainly stay on this route as a key technology.