作者：吕鑫燚

出品：具身研习社

过去两年，具身智能行业最核心的话题，都落在了数据身上。

机器人掌握抓取、整理、叠衣服、使用工具等技能都离不开数据的浇灌，为此，行业投入了大量资源采集操作数据。有人通过遥操和本体设备反复示范，有人在仿真环境中生成任务轨迹，也有团队不断增加场景、物体和动作的覆盖范围。

但机器人真正进入现实环境后，还会遇到另一个难题：面对一个没有学过的新任务，很难用预训练模型直接应用，它往往仍要重新采集数据，再进行微调和验证，才能获得稳定效果。

在工厂等任务较为单一的标准化场景中，这种方式尚能运行。但在家庭、商业服务等开放场景中，任务更零散，环境变化也更大。不同家庭的物品、空间和习惯都不一样。如果机器人每学一个新任务，都要重新采集数据和训练，落地成本将很难下降、落地周期也被拉得无限长。

自变量机器人日前发布并开源的HOST框架，就尝试改变这种学习方式。

HOST全称为Human-to-robot One-Shot Skill AcquisiTion，即“人类到机器人单样本技能获取”。它希望让机器人只看一段数十秒的人类演示视频，就能理解任务并学习新技能。实验中，机器人只观看一段平均29秒的人类视频，复现新技能的成功率达到62%。与Pi-0.5结合微调的方案相比，HOST所需的数据量只有其1/50，学习时间只有其1/500。

但HOST真正重要的地方，不只是更快。

它改变了机器人向人类学习的思路。过去，很多方法试图把人类动作直接翻译成机器人动作。HOST则不要求机器人照着人的身体运动，而是先理解任务完成后的结果，再根据这个结果规划自己的动作。

这一次，机器人不再靠“死记硬背”掌握技能，而是懂得每段动作轨迹对应的结果。知其然，更知其所以然。

很长一段时间内，业内更偏好让机器人通过人类视频学习，人做一遍，机器人看一遍，然后照着做一遍。

这是一个很自然形成的逻辑，但真正执行时，问题很快显现。

人和机器人的身体结构完全不同。人类可以用五根手指拿起杯子，机器人可能只有两指夹爪。人的手腕、手指和肌肉，也无法直接对应机器人的关节和电机。

不同机器人之间的结构也不一样。同一个任务，人形机器人、轮式双臂机器人和单臂机械臂的完成方式可能完全不同。因此，直接模仿动作可能并不是最通用、最简单的办法。

HOST绕开了这一问题。它不先问“人类的手是怎么动的”，而是先判断“这个动作完成后，环境发生了什么变化”。

例如，人类拿起桌上的杯子时，HOST关注的不是手指怎样弯曲，而是杯子从桌面上被拿起。随后，机器人会把这个结果转换为自身视角下的目标画面。最后，它再根据目标画面反推出机械臂和夹爪应该怎样运动。

整个过程可以分成三步：先判断自己执行到了任务的哪个阶段；再理解人类动作产生的结果，并转换为机器人视角下的结果；最后根据目标结果推理动作并执行。

这样一来，视觉结果就成了人类与机器人之间的“中间语言”。

不同的人可以用不同方式拿杯子，不同机器人也可以使用不同夹爪。只要目标都是“把杯子稳定拿起”，机器人就可以根据自己的结构寻找合适动作，而不必逐帧模仿人类。

这更接近人的观察学习方式。人类学习一项新任务时，也不会记住示范者每一个关节的运动。我们通常先理解对方想做什么，再结合自己的身体和工具完成任务。HOST希望让机器人也具备这种能力。

理解结果只是第一步。机器人还要解决更实际的问题：人类和机器人的执行速度通常不同。

比如，一段视频里的人用10秒完成切菜并开始翻炒，但机器人在10秒时可能还没有切完。如果系统只按照时间播放视频，机器人就会提前看到后面的步骤，整个任务很快错位。

因此，HOST不是按时间对齐，而是按任务进度对齐。

它会把人类视频中的每一帧，以及机器人执行中的每一步，都转换到同一个向量空间，再寻找两者在任务进度上的对应关系。

可以把它理解为：机器人不必在执行到第5秒的时候，只参考视频第5秒，而是先判断自己做到了哪一步，再找到视频中最匹配的画面。

根据自变量公布的结果，这种方法让任务进度的时间对齐误差降低了一个数量级。即使某一步变慢，机器人也能按照自己的节奏继续完成任务。

HOST的核心是一个带有视觉预测能力的级联策略模型，采用双专家MoT架构。

通俗来说，它像两个分工不同的大脑。“视频专家”负责看懂画面、判断任务进度，并预测接下来可能出现的结果；“动作专家”负责把预测出的结果转化为机器人动作，并控制执行。

在训练阶段，HOST分为“同体预训练”和“人机视频训练”两个阶段。

第一阶段是同体预训练。机器人先学习机器人自身执行任务的视频和轨迹。它要学会看到当前画面后，预测下一步会出现什么结果，也要学会为了达到这个结果应该怎样行动。第二阶段是人机视频训练。模型再学习人类演示视频，把人类完成任务的过程转换为机器人视角下的目标结果，再根据目标结果生成动作。

需要说明的是，HOST并不是完全不训练。模型在正式使用前，仍然要完成基础预训练。真正变化的是：模型训练完成后，权重会被冻结。机器人学习某个新技能时，不再为这个技能重新微调，而是在推理过程中通过视频获得技能。

在自变量公布的实验中，HOST只看一段平均29秒的人类视频，复现新技能的成功率达到62%。

作为对比，Vid2Robot和AWDA同样从单段视频中学习技能，成功率为19%。Pi-0.5结合微调的方案，需要50个机器人任务示范，并进行约4小时微调，成功率为38%。

按照这一对比，HOST只需要Pi-0.5微调方案1/50的数据样本量和1/500的学习时间，成功率则高出24个百分点。

这组数据背后，反映的是技能开发成本的变化。

微调模式下，增加一个新技能，通常要重新设计流程、采集机器人示范、筛选数据、训练模型，再进行测试和调试。如果效果不好，还要补充数据重新训练。

HOST则尝试把这一过程压缩成一段人类演示视频。一个会做这项任务的人，只要做一遍给机器人看，就可能把技能教给机器人。用户不需要理解模型，也不需要记录关节轨迹。

当然，62%的成功率也说明HOST仍有提升空间。看一次视频就学会技能，并不等于机器人已经能稳定掌握所有复杂任务。

但它证明了一点：机器人学习新技能，不一定只能依赖反复修改模型参数。视觉理解和推理，也可能成为更高效的技能获取方式。

微调还有一个常见问题：学习新技能时，旧技能可能受到影响。

因为微调会直接修改模型参数。新数据不断改变模型内部能力，有时会让模型更擅长新任务，却削弱原有能力。自变量公布的结果显示，Pi-0.5结合微调的方案学习新技能后，过去技能的保留率只有17%。

HOST的技能学习发生在推理阶段，不会因为某个新任务修改模型权重。

在这种模式下，演示视频更像一本可以随时调用的“菜谱”。机器人执行某个技能时，就读取对应视频。更换任务时，则调用另一段视频，不必重新训练模型。

HOST还测试了50个包含不同物体、工具和基础动作的任务，均展现出学习新技能的能力。

当光照、物体、场景和位置发生变化时，HOST的成功率仍保持在50%以上。即使执行过程中物品被移动，机器人也能调整动作继续任务。

这说明它不是单纯背下一套固定轨迹，而是在结合当前状态和目标规划下一步动作。

HOST对家庭机器人的意义尤其明显。

家庭不是标准化生产线。每个家庭的物品、空间和习惯都不同。即使是整理桌面、叠衣服、收纳杯子，也可能有完全不同的要求。这些任务数量多，而且很难提前穷举。

如果机器人每掌握一个新技能、进入一个新场景、甚至碰到一个新物体，都需要重新干预与微调，那么它真正进入家庭干活的日子，将被无限期推迟。

更理想的方式，是机器人拥有通用基础能力，同时能够在使用中继续学习。

用户不需要编程，也不需要遥控机器人做几十次标准示范。只要像教另一个人一样，把任务做一遍给机器人看。

HOST正在尝试把这种交互方式变成可能。

当技能教学从“采集数据并微调模型”变成“展示一遍任务过程”，机器人适应不同家庭和不同用户的成本就有机会下降。用户也不再只是从固定菜单里选择功能，而可以通过自然演示，帮助机器人获得新的工作方式。

目前，自变量已经将HOST的论文和代码开源。

真正有长期价值的机器人，不仅要已经会做很多事，还要能在遇到新任务时，看懂人类的意图，并快速学会新的做法。

HOST距离这一目标仍有继续优化的空间。但它已经展示了一种可能：一段数十秒的人类视频，可以直接成为机器人学习新技能的材料。

当机器人开始通过观察理解任务，而不是只靠一次次微调记住动作，具身智能距离真实生活，也就更近了一步。