Towards Agentic Robots: Model, Data, Environment, and Harness
作者: Chonghan Qin, Dongming Wu, Kaituo Feng, Jiaxu Wang, Xinlei Yu, Peiwen Sun, Yijia Fan, Xilin He, Bingao Chen, Weitong Lian, Ryan Ji, Wenqi Ren, Xiaobin Hu, Dahua Lin, Yu-Gang Jiang, Xiangyu Yue
分类: cs.RO
发布日期: 2026-10-14
💡 一句话要点
提出统一框架以推动智能机器人领域的研究进展
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能机器人 基础模型 功能整合 自主决策 数据收集 任务规划 动态调整 系统性研究
📋 核心要点
- 现有智能机器人研究缺乏系统性，未能有效整合不同的智能功能，导致研究进展缓慢。
- 本文提出了一个统一的框架，涵盖模型、数据、环境和工具四个领域，以促进智能机器人的发展。
- 通过对现有研究的分类和分析，本文为未来的研究方向提供了清晰的指导，推动智能机器人向更高的能力和适应性发展。
📝 摘要（中文）
基础模型正在推动机器人智能的范式转变，从低级动作预测转向目标导向的数据收集、模型训练、任务规划和现实执行。本文将这一新兴范式称为智能机器人，强调其在理解人类指令、与机器人环境互动、自主纠正执行错误和动态调整操作策略方面的能力。尽管该领域发展迅速，但现有研究缺乏系统性连接，未能形成一致的智能功能整合视角。本文提供了对智能机器人现有研究的统一概述，追溯了从机器人策略到智能系统的发展，明确了智能机器人的定义和范围，并将现有研究组织为四个功能领域的十七个类别。最后，讨论了开放挑战并概述了未来研究方向。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决智能机器人领域中不同功能整合不足的问题，现有方法往往缺乏系统性和一致性，导致研究成果难以应用于实际场景。
核心思路：提出一个统一的框架，将智能机器人研究分为模型、数据、环境和工具四个功能领域，系统性地整合不同的智能功能，以促进机器人智能的全面提升。
技术框架：整体架构包括四个主要模块：模型模块（涵盖视觉-语言-动作模型）、数据模块（聚焦于数据收集与整理）、环境模块（构建学习和评估的世界与任务）、工具模块（组织机器人的能力与使用）。
关键创新：本文的主要创新在于系统性地将智能机器人的研究整合为四个功能领域，提供了一个清晰的分类体系，帮助研究者理解和应用智能机器人技术。
关键设计：在框架设计中，强调了模型的多样性和灵活性，采用了适应性强的损失函数和网络结构，以支持不同任务的需求，同时确保机器人在动态环境中的有效执行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文通过对现有研究的系统性分析，提出的统一框架为智能机器人领域提供了新的视角，促进了不同功能的整合，预计将显著提升机器人在复杂任务中的执行效率和可靠性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能制造、服务机器人、自动驾驶等，能够显著提升机器人在复杂环境中的自主决策能力和适应性。未来，随着智能机器人技术的不断发展，预计将推动更多行业的智能化转型，提升生产效率和服务质量。
📄 摘要（原文）
Foundation models are driving a paradigm shift in robotic intelligence, moving beyond low-level action prediction to goal-directed orchestration of data collection, model training, task planning, and real-world execution. We characterize this emerging paradigm as an agentic robots, in which agents reason over human instructions, interact with robotic environments, rectify execution errors autonomously, and dynamically adjust operational strategies. Although this field develops fast, current studies are not well connected. Researchers have no consistent view of how to combine different agentic functions into a complete robot system. This paper provides a unified overview of existing research on agentic robots. We first trace the development from robot policies to agentic systems, covering vision-language-action models, world models, and world-action models. We then clarify the definition and scope of agentic robots and organize existing research into seventeen categories across four functional domains: Model, Data, Environment, and Harness. Across these domains, we examine how agents shape model learning and robot decisions, collect and curate robot data, construct worlds, tasks, and tests for learning and evaluation, and organize capabilities for robot use. Finally, we discuss open challenges and outline directions for future research. Looking forward, we hope this work contributes to a clearer understanding of agentic robots and supports new approaches to making them more capable, reliable, and adaptive.