近年来，大模型的研究正在加速推进，它逐渐在各类任务上展现出多模态的理解和时间空间上的推理能力。的各类具身操作任务天然就对语言指令理解、场景感知和时空规划等能力有着很高的要求，这自然引申出一个问题：能不能充分利用大模型能力，将其迁移到机器人领域，直接规划底层动作序列呢？

　　对此，ByteDance Research 基于开源的多模态语言视觉大模型 OpenFlamingo 开发了开源、易用的 RoboFlamingo 机器人操作模型，只用单机就可以训练。使用简单、少量的微调就可以把 VLM 变成 Robotics VLM，从而适用于语言交互的机器人操作任务。   OpenFlamingo 在机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证，实验结果表明，RoboFlamingo 只利用了 1% 的带语言标注的数据即在一系列机器人操作任务上取得了 SOTA 的性能。随着 RT-X 数据集开放，采用开源数据预训练 RoboFlamingo 并 finetune 到不同机器人平台，将有希望成为一个简单有效的机器人大模型pipeline。论文还测试了各种不同 policy head、不同训练范式和不同 Flamingo 结构的 VLM 在 Robotics 任务上微调的表现，得到了一些有意思的结论。

　　基于语言的机器人操作是具身智能领域的一个重要应用，它涉及到多模态数据的理解和处理，包括视觉、语言和控制等。近年来，视觉语言基础模型（VLMs）已经在多个领域取得了显著的进展，包括图像描述、视觉问答和图像生成等。然而，将这些模型应用于机器人操作仍然存在一些挑战，例如如何将视觉和语言信息结合起来，如何处理机器人操作的时序性等。   为了解决这些问题，ByteDance Research 的机器人研究团队利用现有的开源 VLM，OpenFlamingo，设计了一套新的视觉语言操作框架，RoboFlamingo。其中 VLM 可以进行单步视觉语言理解，而额外的 policy head 模组被用来处理历史信息。只需要简单的微调方法就能让 RoboFlamingo 适应于基于语言的机器人操作任务。   RoboFlamingo 在基于语言的机器人操作数据集 CALVIN 上进行了验证，实验结果表明，RoboFlamingo 只利用了 1% 的带语言标注的数据即在一系列机器人操作任务上取得了 SOTA 的性能（多任务学习的 task sequence 成功率为 66%，平均任务完成数量为 4.09，基线%，平均任务完成数量为 3.06；zero-shot 任务的成功率为 24%，平均任务完成数量为 2.48，基线%，平均任务完成数量是 0.67），并且能够通过开环控制实现实时响应，可以灵活部署在较低性能的平台上。这些结果表明，RoboFlamingo 是一种有效的机器人操作方法，可以为未来的机器人应用提供有用的参考。方法

　　RoboFlamingo 在各设置和指标上的性能均为最佳，说明了其具有很强的模仿能力、视觉泛化能力以及语言泛化能力。Full 和 Lang 表示模型是否使用未配对的视觉数据进行训练（即没有语言配对的视觉数据）；Freeze-emb 指的是冻结融合解码器的嵌入层；Enriched 表示使用 GPT-4 增强的指令。   消融实验：

　　不同的 policy head：   实验考察了四种不同的策略头部：MLP w/o hist、MLP w hist、GPT 和 LSTM。其中，MLP w/o hist 直接根据当前观测预测历史，其性能最差，MLP w hist 将历史观测在 vision encoder 端进行融合后预测 action，性能有所提升；GPT 和 LSTM 在 policy head 处分别显式、隐式地维护历史信息，其表现最好，说明了通过 policy head 进行历史信息融合的有效性。   视觉-语言预训练的影响：   预训练对于 RoboFlamingo 的性能提升起到了关键作用。实验显示，通过预先在大型视觉-语言数据集上进行训练，RoboFlamingo 在机器人任务中表现得更好。   模型大小与性能：   虽然通常更大的模型会带来更好的性能，但实验结果表明，即使是较小的模型，也能在某些任务上与大型模型媲美。   指令微调的影响：   指令微调是一个强大的技巧，实验结果表明，它可以进一步提高模型的性能。

　　定性结果相较于基线方法，RoboFlamingo 不但完整执行了 5 个连续的子任务，且对于基线页执行成功的前两个子任务，RoboFlamingo 所用的步数也明显更少。

　　总结本工作为语言交互的机器人操作策略提供了一个新颖的基于现有开源 VLMs 的框架，使用简单微调就能实现出色的效果。RoboFlamingo 为机器人技术研究者提供了一个强大的开源框架，能够更容易地发挥开源 VLMs 的潜能。工作中丰富的实验结果或许可以为机器人技术的实际应用提供宝贵的经验和数据，有助于未来的研究和技术发展。

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