無人清掃機器人｜機器人如何學(xué)會“想象”：端到端世界模型的進化之路

如果在你面前有一灘水，你會怎么想？

也許你會本能地繞開，也許你會判斷那是昨夜的雨留下的痕跡，又或者，你會思考附近是不是排水不暢。

這是我們作為人類的本能，我們的大腦不只是看到，而是理解——在一次次經(jīng)驗中構(gòu)建起一個對世界的內(nèi)在模型，這個模型告訴我們：哪些事物會改變，哪些現(xiàn)象有因果，哪些決定值得在意。

那機器人呢？

過去，它們只會識別圖像中的水面或雷達反射的異常，然后根據(jù)規(guī)則避讓。沒有“想法”，更談不上理解。但現(xiàn)在，它開始擁有了“自己的判斷”。

這背后，正是“世界模型”在發(fā)揮作用。它賦予機器人一種對環(huán)境邏輯的想象力：不只看見當(dāng)前狀態(tài)，更能預(yù)測未來變化、推理因果路徑、預(yù)判潛在風(fēng)險。它知道落葉可能被風(fēng)卷起，行人可能突然橫穿，靜止的車輛可能即將啟動......

但要讓這樣的能力真正嵌入機器人日常決策中，關(guān)鍵不只是有模型，還要有架構(gòu)——世界模型與端到端系統(tǒng)的結(jié)合，正在成為智能系統(tǒng)發(fā)展的下一階段。

傳統(tǒng)的機器人智能系統(tǒng)大多是模塊化設(shè)計：感知、定位、規(guī)劃、控制等子系統(tǒng)各自獨立，需要工程師為每一種場景設(shè)定成百上千條規(guī)則。這類系統(tǒng)在面對城市中復(fù)雜、突發(fā)的清掃環(huán)境時，容易出現(xiàn)響應(yīng)遲緩、行為割裂的問題。據(jù)行業(yè)經(jīng)驗估算，基于模塊化設(shè)計的自動駕駛清掃系統(tǒng)，在面對一個corner case時，可能就需要編寫超過2000行代碼來應(yīng)對，而世界模型驅(qū)動的端到端架構(gòu)，則能以短時真實數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在模擬器中生成大量虛擬場景用于訓(xùn)練，使系統(tǒng)具備更強的泛化與前瞻性。

在這樣的架構(gòu)下，感知、理解與決策不再是彼此脫節(jié)的環(huán)節(jié)，而是作為一個統(tǒng)一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行整體學(xué)習(xí)與協(xié)同優(yōu)化。世界模型成為系統(tǒng)的“中腦”：它接收來自傳感器的連續(xù)觀測，預(yù)測環(huán)境的潛在變化軌跡，并基于目標(biāo)任務(wù)推演最優(yōu)動作。整個過程無需明確的中間狀態(tài)定義，也不依賴靜態(tài)地圖或硬編碼規(guī)則。

例如，在某個城市開放道路清掃場景中，基于預(yù)訓(xùn)練模型，一臺機器人只需新增數(shù)十小時的真實運行數(shù)據(jù)，即可微調(diào)出一個更符合本地用戶清掃習(xí)慣的模型，在數(shù)十萬種變動條件下做出提前反應(yīng)：它能判斷某輛車可能臨時起步，主動放緩速度；它能理解路側(cè)臨時停車狀況，靈活采用不清掃快速通過或者最大化清掃等不同策略。

這種“理解+演化”能力，是傳統(tǒng)系統(tǒng)難以具備的。

以無人清掃機器人星筠?為例，每臺機器人都配備了多模態(tài)感知系統(tǒng)，以視覺AI為主導(dǎo)，結(jié)合多種傳感器協(xié)同工作，這些傳感器所捕捉的海量數(shù)據(jù)，經(jīng)過邊緣端脫敏、壓縮等預(yù)處理后，上傳至云端進行自標(biāo)注與訓(xùn)練樣本生成，最終構(gòu)建起用于世界模型學(xué)習(xí)的“時空片段”。

為了實現(xiàn)高效部署，系統(tǒng)會采用模型蒸餾、剪枝與量化等技術(shù)手段，將大規(guī)模世界模型壓縮為可在終端高效運行的輕量模型。這些小模型具備更快的推理速度與更低的運行功耗，可在本地獨立完成實時預(yù)測與決策，從而實現(xiàn)“云-端協(xié)同”的智能閉環(huán)。

在此基礎(chǔ)上，機器人通過結(jié)合自監(jiān)督學(xué)習(xí)與強化學(xué)習(xí)機制，構(gòu)建出具備生成性預(yù)測能力的世界模型。即便在新環(huán)境下，機器人也可以借助已有模型，對未來幀進行模擬生成，從而提前評估不同決策路徑的結(jié)果。這一機制本質(zhì)上是在“虛擬的未來”中預(yù)演當(dāng)下的決策。

舉例而言，當(dāng)前方出現(xiàn)障礙物時，機器人無需依賴預(yù)設(shè)規(guī)則逐一判斷，而是通過世界模型自主推演：這個區(qū)域是否具備通行性？障礙物是停止?fàn)顟B(tài)還是運動狀態(tài)？是否能嘗試通行？在短短數(shù)百毫秒內(nèi)，系統(tǒng)會在內(nèi)部完成模擬，并輸出當(dāng)前最優(yōu)策略。

得益于智能云控平臺，世界模型也具備跨設(shè)備的共享機制。

舉個例子，一臺無人清掃機器人在蘇州街頭學(xué)習(xí)到了“應(yīng)對共享單車亂停導(dǎo)致重新規(guī)劃路徑”的模式，可以通過模型參數(shù)更新，在其他區(qū)域設(shè)備中即時復(fù)現(xiàn)同類預(yù)警與調(diào)整能力。

隨著清掃場景的復(fù)雜性不斷提升——包括夜間光照不足、季節(jié)性落葉高峰、交叉人車流混行區(qū)域等，世界模型的學(xué)習(xí)能力也在持續(xù)進化。端到端架構(gòu)下，每一次運行數(shù)據(jù)都不僅僅是任務(wù)執(zhí)行的痕跡，更是一次新知識的收集。通過數(shù)據(jù)閉環(huán)，系統(tǒng)得以在每次作業(yè)之后自動反思、優(yōu)化策略，最終走向具備高度適應(yīng)性與長效學(xué)習(xí)能力的具身智能體。

目前，世界模型已經(jīng)在多個城市清掃任務(wù)中發(fā)揮作用。

當(dāng)雨后積水、突發(fā)人流、夜間微光等“傳統(tǒng)系統(tǒng)難以提前處理”的場景出現(xiàn)時，機器人能夠在毫秒級內(nèi)完成預(yù)測和策略切換，顯著提升了通行安全和清掃效率。尤其在夜間交叉路口或?qū)W校周邊等高不確定區(qū)域，世界模型通過“預(yù)演未來”，幫助設(shè)備做出更穩(wěn)妥的抉擇，避免了多起潛在風(fēng)險。

同時，隨著運行區(qū)域的不斷拓展，系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力也在“進化”——來自成都冬季濕滑道路的數(shù)據(jù)，會為上海的梅雨季節(jié)提供更強魯棒性；蘇州早高峰人車混行的預(yù)測經(jīng)驗，也被同步用于杭州的核心商圈。每一次數(shù)據(jù)上傳，都是一次對“理解世界”的補??；每一個模型更新，都是對機器人“行為邊界”的再拓展。

未來，隨著計算資源、算法結(jié)構(gòu)與傳感融合技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，端到端的世界模型將不再局限于識別與決策的階段性優(yōu)化，而會成為機器人系統(tǒng)的核心架構(gòu)范式：它不再是某個模塊，而是機器人的意識中樞。

讓機器人像人類一樣，不僅能看見眼前，更能理解其所處的世界，做出合理、可解釋、具備因果邏輯的判斷——這，正是端到端世界模型存在的意義。