具身智能中的数据效率问题：仿真到现实迁移中的少样本适应策略

李 盛

武汉光谷职业学院，湖北 武汉 430200

摘要：作为将人工智能理论同实体机器人实践结合起来的关键研究领域，具身智能主要是研究智能体依靠自身的物理属性来实现对环境的感知、决策和行动的控制的一种研究范式。相比起关注抽象符号的操作性认知智能来说，更适合工业生产的、生活中的复杂场景。就具体的实现过程而言，具身智能会碰到很多需要解决的技术难题，诸如高成本的数据采集、少而无益的交互样本以及可能带来的安全风险等，这些问题都会对它的推进速度造成较大的阻碍。因此研究者提出了一个叫做“仿真驱动现实”的迁移学习方法，利用虚拟仿真技术生成高保真的、经济高效的模拟数据集来提高模型的性能，并把研究成果应用到真实的物理场景中。由于仿真环境和实际运行环境在视觉特性、物理参数、任务需求等各方面都存在着较大的差别，因此“域适应”就成为实现这个目的的主要技术手段。为克服该问题，研究者提出了一些利用少量真实的观测数据就可以完成任务的高效算法和系统架构，比如随机扰动法、特征映射模型以及元学习技术等等来改善资源不足造成的限制并且加强系统的鲁棒性。通过对目前仿真实现的具身智能发展所存在的关键技术瓶颈进行梳理，分析出其产生的原因，从不同的角度对已有解决方法进行剖析，即各个方法的特点、优势和不足及适用场景，指出目前研究中存在的问题和发展方向，以期给相关技术的实际应用提供理论依据和实践参考。

关键词：具身智能；仿真到现实迁移；域偏移；少样本学习；机器人学习；数据效率