VPP – 开启智能未来：AI 技术的革新力作

VPP 是什么

VPP 即 Video Prediction Policy，是清华大学和星动纪元推出的首个 AIGC 机器人大模型。它基于预训练的视频扩散模型，学习互联网上的大量视频数据，能够直接预测未来场景并生成机器人动作，实现了机器人在行动前对未来的 “预见”，极大地提升了机器人的智能水平和任务执行能力。

核心功能

• 提前预测未来场景：让机器人在行动前 “看到” 未来，依据预测结果提前规划动作，从而更好地完成任务，增强了机器人的泛化能力和适应性。
• 高频预测与动作执行：可实现 6-10Hz 的预测频率和超过 50Hz 的控制频率，有效提高了机器人动作的流畅性和精准度，使其能够更自然、高效地与环境交互。
• 跨机器人本体学习：能够直接学习不同形态机器人的视频数据，包括人类操作数据，打破了传统机器人学习对特定本体数据的依赖，大大降低了数据获取成本，同时也提升了模型的通用性和迁移能力。
• 多任务学习与泛化：在复杂的真实世界任务中表现出色，涵盖抓取、放置、堆叠、倒水和工具使用等多种任务，展现了强大的多任务处理能力和广泛的适用性。
• 可解释性与调试优化：基于预测视频可以提前发现失败场景，方便开发者有针对性地进行分析和优化，提高了模型的可靠性和可维护性。

技术原理

• 视频扩散模型（VDM）的预测性视觉表示：以预训练的视频扩散模型（如 Stable Video Diffusion）为基础，学习预测未来场景。该模型通过单步去噪生成预测性视觉表示，所生成的视觉表示不仅包含当前帧信息，还能明确表示未来帧，为机器人的动作规划提供了关键依据。
• 动作学习：运用 Video Former 聚合预测性视觉表示，提取时空信息，并基于扩散策略（Diffusion Policy）生成机器人动作，实现了从预测到执行的无缝过渡，确保了机器人动作与预测场景的高度匹配和连贯性。
• 优化与泛化：VPP 基于互联网视频数据和机器人操作数据进行训练，有效减少了对高质量真机数据的依赖。同时，借助跨本体学习技术，VPP 能够直接学习不同形态机器人的视频数据，从而显著提升了模型的泛化能力，使其能够在多种不同类型的机器人上实现快速适应和高效运行。

支持平台

VPP 主要运行在 Linux 操作系统上，其开发和部署依赖于一些常见的硬件平台，如 x86、ARM 等架构的服务器和嵌入式设备。此外，为了实现高效的数据收发和处理，VPP 还会与 DPDK 等高性能数据平面开发套件进行集成和优化。

团队介绍

VPP 由清华大学和星动纪元联合推出。清华大学作为国内顶尖的高等学府，在人工智能、机器人等领域拥有深厚的技术积累和顶尖的研究团队，为 VPP 的研发提供了坚实的理论基础和前沿技术支持。星动纪元则在机器人技术研发和应用方面具有丰富的实践经验，能够将学术界的最新研究成果与实际应用场景紧密结合，推动 VPP 的不断创新和完善。

项目资源

• 项目官网：https://video-prediction-policy.github.io/
• GitHub 仓库：https://github.com/roboterax/video-prediction-policy
• arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.14803

业务场景

• 家庭服务：可帮助完成家务任务，如倒水、拿取物品等，还能照顾老人或儿童，为他们递送物品，提高生活的便利性和舒适度。
• 工业制造：适用于零件抓取、货物搬运和堆叠等场景，能够提高生产效率，降低人力成本，同时减少人为操作失误，提升产品质量和生产安全性。
• 医疗辅助：可协助手术器械传递，为医生提供更精准、快速的器械支持，提高手术效率和安全性；还能用于康复训练，为患者提供个性化的康复方案和辅助训练，促进患者康复；此外，在病房物品递送方面也能发挥作用，减轻医护人员的工作负担。
• 教育与研究：有助于学生更直观地理解复杂的操作流程，提高学习效果；在实验室中，可用于实验操作的辅助和指导，降低实验风险，同时也为科研人员提供了更高效的实验工具，推动科学研究的进展。
• 服务行业：如在餐厅可用于送餐服务，提高上菜速度和准确性；在酒店可用于行李搬运，提升客户体验；在公共场合可作为导览机器人，为游客提供准确的导航和信息介绍，增强服务的便捷性和智能化水平。