index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html
![]()
面对AI机器人在现实世界中频繁犯错的问题，本文提出了一种跳出传统“增加数据和模型”思路的新策略。我们借鉴软件工程思想，为机器人AI构建了一个“监督-回退-重试”的外部框架。当机器人执行任务失败时，该框架能自动回退到安全状态再试一次，无需额外训练成本，即可将机器人长程任务成功率提升数倍，为构建更可靠、更“皮实”的智能机器人系统提供新路径。
🔧 引入“监督-回退-重试”框架：该框架借鉴软件工程思想，当机器人执行任务失败时，能自动回退到安全状态再试一次，无需额外训练成本。
🧠 快慢结合的失败检测机制：采用“快思慢想”架构，结合轻量级模型的快速直觉判断和基于多Agent路由与规则验证的“慢思考”系统，确保检测的准确性。
🗺️ 基于语义相似度和大模型引导的智能回退：通过计算当前环境与历史环境的语义相似度，并结合大模型进行引导，智能地定位最优的回退目标状态，确保回退的精准性。
📈 实验证明效果显著：在Libero虚拟环境和真实机器人实验中，该方法带来的成功率提升在7%到35%之间，并且任务越复杂，效果越显著。
🤝 AI与软件工程深度融合：该研究倡导AI与软件工程深度融合，AI赋予机器“思考”能力，软件工程为这种能力构建坚实的“地基”，确保机器人系统的可靠性与稳定性。
原创 岳尔文 2025-10-23 08:03 上海
面对AI机器人（VLA）在现实世界中依然频频“犯错”的难题，我们跳出了“不断增加数据、训练更大模型”的传统AI思路。本文介绍了一种全新的解决策略：从经典的软件工程思想中汲取智慧，为机器人AI构建了一个“监督-回退-重试”的外部框架。
面对越来越聪明的AI机器人（VLA）在现实世界中依然频频“犯错”的难题，我们跳出了“不断增加数据、训练更大模型”的传统AI思路。本文介绍了一种全新的解决策略：从经典的软件工程思想中汲取智慧。我们为机器人AI构建了一个“监督-回退-重试”的外部框架，当机器人执行任务失败时，该框架能像按下“Ctrl+Z”一样，让机器人自动回退到安全状态再试一次。实验证明，这一巧妙的工程学方法，在零训练成本增加的情况下，能将机器人的长程任务成功率提升数倍，为构建更“皮实”、更可靠的智能机器人系统提供了一条新路径。 图1: 我们提出的“监督-回退-重试”框架概述 左侧展示了传统的VLA模型执行任务的流程。机器人根据环境观察（Eᵢ）通过VLA模型推理出动作（Aᵢ），并作用于环境使其变为新状态（Eᵢ₊₁）。该方法的局限在于，一旦某个环节出错（如Aᵢ执行失败），系统将进入一个异常的环境状态（Eᵢ₊₁），且缺乏有效的恢复机制，最终导致整个任务链失败。 右侧展示了我们方法的框架。核心区别在于引入了一个外部的“监督-回退”模块（黄色区域）。在机器人执行动作后，该模块会首先进行失败检测。若状态正常（OK），则流程继续；若检测到异常（NOT OK），系统则会从历史记录（Memory）中检索合适的安全状态，并生成一个回退动作（A'ᵢ），将机器人恢复到之前的某个正确状态（E'ᵢ₊₁），从而为VLA模型提供一次重试的机会。 右图的右半部分详细展开了我们设计的两大核心技术：
失败检测机制：采用“快思慢想”架构。一个轻量级模型提供快速的直觉判断，而一个更鲁棒的、基于多Agent路由和规则验证的“慢思考”系统在后台进行审慎分析，以确保检测的准确性。回退判断机制：通过计算当前环境与历史环境的语义相似度，并结合大模型进行引导，来智能地定位最优的回退目标状态。
你是否想象过未来家里有一个无所不能的机器人管家？它能帮你端茶倒水、整理房间，甚至还能泡上一杯香浓的咖啡。 如今，随着“视觉语言-动作大模型”（VLA）的出现，这个梦想似乎触手可及。这些模型赋予了机器人一个前所未有的“超级大脑”。 然而，这个大脑虽然聪明，却也有些“娇气”。它在熟悉的场景中表现优异，可一旦遇到点意外，就很容易“犯迷糊”。这时，一个有趣的问题摆在了我们面前：当机器人犯错时，我们该怎么办？是让它“回炉重造”学得更聪明，还是有更巧妙的办法？
当聪明的AI大脑，遇上经典的工程智慧
要理解我们的解决思路，首先要看到人工智能（AI）和软件工程（Software Engineering）在解决“错误”问题上两种不同的哲学。 当一个AI模型犯错时，主流的思路是优化模型本身。我们会想：是不是数据不够多？是不是模型结构不够好？于是，研究者们通过采集更多失败案例的数据、调整算法，来教会模型如何应对它曾经犯过的错误。这是一种“亡羊补牢”式的学习，目标是让AI大脑本身变得越来越强大，从概率上减少犯错的可能。 而软件工程，作为一门与构建复杂、可靠系统打了数十年交道的学科，则提供了另一种智慧。它承认在一个复杂的系统中，错误和意外是不可避免的。因此，它的重点不在于杜绝所有错误，而在于构建一个鲁棒的（Robust）框架，确保系统在遇到意外时，不会崩溃，而是能够优雅地处理，并从中恢复。 我们的研究，正是尝试将软件工程这种“管理错误”的智慧，应用到前沿的机器人AI系统中。我们认为，与其无休止地教AI模型去“认识”每一个可能的错误，不如为它建立一个“安全网”，在它犯错时，能及时地“拉它一把”。
“打补丁”还是“建框架”
现在我们再来看机器人失败的问题。 机器人学习时，看的是人类成功完成任务的“标准答案”。这导致它的“大脑”只对它见过的、数据分布内的状态有较高的成功概率。但现实世界充满了意外，一个微小的误差、一次外界的干扰，都可能让机器人进入一个它从未见过的“超纲”状态（Out-of-Distribution）。 面对这种状态，纯AI的解决方法是“打补丁”：采集更多数据，把这个新状态也纳入到数据集中，让模型学会如何处理。但这就像一个无底洞，你永远无法穷尽现实世界中所有可能的意外。 而我们提出的工程学方法，则是“建框架”。我们不去修改AI模型本身，而是在它的外部构建一个通用的错误处理框架。这个框架不关心机器人具体遇到了哪一种未知的错误，它只关心一件事：当前系统的状态是否偏离了正常的轨道？一旦偏离，就启动预设好的恢复流程。 这种思路的转变，是从“教会模型所有知识”到“为模型提供一个容错系统”的转变。
我们的工程学巧思：为“概率大脑”构建“确定性”护城河
作为机器人智能软件工程的研究者，我们认为，与其无止境地追求一个“永远正确”的AI大脑，不如换个思路：我们承认大脑的“概率性”，并用软件工程的确定性框架去“管理”它。 这个框架的实现，需要攻克两大技术难点：“何时回退”和“如何回退”。
混合式异常检测——在“快”与“准”之间取得平衡 如何及时、准确地判断机器人出错了？这是整个框架的基石。 我们调研了领域内的最新进展，发现主要有两个方向。一是直接利用强大的多模态大模型（MLLM）进行判断，但我们测试发现，即使精心设计提示词，其检测效果也不稳定，且响应延迟较高，难以满足机器人实时决策的需求。另一方向是训练专门的失败检测模型，虽然速度快，但其准确率严重依赖海量的、多样化的失败数据，这违背了我们希望降低数据依赖的初衷。 因此，我们设计了一套折中的、混合式的检测方案，它借鉴了人类的“快思慢想”决策机制，在效率和准确性之间取得了精妙的平衡：
快思考（直觉判断）：一个轻量级的端到端神经网络模型作为“直觉”，它实时地对场景进行快速判断，保证机器人的动作流畅。慢思考（审慎分析）：在机器人依据“直觉”行动的同时，一个更复杂的“慢思考”系统在后台启动异步验证。这并非单个模块，而是一个结合了
多Agent系统工程思想的模块化框架：
首先，一个规划Agent作为总指挥，协同一个分类Agent精准判断机器人当前处于哪个子任务阶段（例如“正在抓取”、“正在开门”）。接着，规划Agent会将当前状态“路由”到专门负责该阶段的失败检测Agent。这些专职的检测Agent，其内部实现正是我们设计的“感知-验证”核心工作流。它并不依赖另一个黑盒模型，而是：感知模块：使用实例分割模型（Instance Segmentation），从机器人相机返回的图像中提取出所有物体的精确轮廓和语义信息（比如，“这是一个瓶子”、“这是一只手”）。验证模块：将这些结构化的语义信息，输入到一套基于规则的程序（Rule-based Program）中进行确定性验证。
这套“慢思考”机制，通过多Agent的协同和“感知-验证”工作流（Workflow）的分离，巧妙地结合了AI的感知能力与软件工程的结构化、可解释性。它不依赖特定的失败数据，而是依赖于对任务成功的物理逻辑定义，因此更加鲁棒。一旦“慢思考”系统通过严谨的逻辑验证，发现“快思考”的直觉判断有误，便立即触发回退。智能回退——如何精准地按下“Ctrl+Z”？ 检测到失败后，下一个问题是：应该回退多少步？ 回退少了，可能没能回到错误的根源；回退多了，又会撤销掉已经正确完成的步骤，不仅浪费时间，还可能在回退过程中引入新的错误。 为此，我们设计了一套基于语义搜索和大模型引导的智能回退算法：
环境编码与历史记录：在机器人执行任务时，我们会实时地将每一帧的环境观察（图像）编码成一个嵌入向量（Embedding Vector），并与当时的状态一起存入历史日志。这个向量可以被看作是当前环境的“语义指纹”。语义相似度定位：当错误发生时，我们计算当前错误环境的“语义指纹”，并与历史日志中所有指纹进行余弦相似度比较。大模型引导的二分查找：我们不会简单地选择最相似或最不相似的，而是取相似度排序位于中位数的历史状态作为候选。然后，我们将当前错误状态和这个候选状态同时交给一个大语言模型（LLM），并提问：“从候选状态恢复到错误状态，是否是解决当前问题的合理路径？” LLM会给出一个判断，如果不合适，它还会给出建议：“应该在历史记录中往前找”或“往后找”。这个过程类似一个由大模型引导的二分查找，能高效地在历史日志中定位到最合适的“安全检查点”。
通过这套机制，我们把“回退几步”这个棘手的问题，转化为了一个可计算、可优化的语义定位问题，确保了每一次“Ctrl+Z”都恰到好处。效果怎么样？工程学的“笨办法”真的好用吗？
空有理论还不够，我们必须在“考场”上验证这个“笨办法”是否真的好用。 在Libero虚拟环境中，我们为机器人设计了数十种不同难度的“考题”——从简单的“抓起瓶子”，到复杂的“把指定颜色的杯子放进微波炉并关上门”。结果显示，我们的方法带来的成功率提升在7%到35%之间，并且任务越复杂、步骤越多，我们这套“安全网”的效果就越显著。 为了更直观地展示它的威力，让我们来看一个真实机器人实验。我们给机器人布置了一个相当有挑战性的长任务：从箱子里抓取水瓶，打开柜门，放进去，再关上门。这个任务环环相扣，包含四个关键步骤：1. 从箱子中抓取水瓶并放置在柜子上；2. 打开柜门；3. 将水瓶放置到柜子中；4. 关闭柜门；
夹抓无法夹住瓶盖
无法夹住柜门把手无法抓取水瓶无法夹住柜门把手More 上面展示的四张图分别对于每个子任务的典型失败情况。这就像一个多米诺骨牌，任何一个环节出错，整个任务就会宣告失败。这也是为什么长任务对机器人来说格外困难的原因——失败的概率会随着步骤的增加而被层层放大。 上面这段视频，就完整记录了我们这套“监督-回退-重试”框架力挽狂澜的瞬间。可以看到，当机器人第一次抓取瓶子失败时，“监视器”立刻发现了异常，并触发“回滚”机制，让机械臂退回到若干步前的位置。随后，AI大脑获得了宝贵的“第二次机会”，这一次它成功了！那么，加上这套框架，效果究竟有多大差别呢？数据说明了一切：
Baseline组（纯VLA模型）：在第一步抓取瓶子时，成功率尚可，有70%。但到了第二步开柜门时，成功率就骤降到了40%。最终，能够走完所有四步的机器人，成功率不到10%。我们的方法组：在我们的框架加持下，第一步的成功率提升到了80%。更关键的是，通过有效的错误恢复，整个长任务的最终成功率达到了约30%！
从不到10%到30%，这是一个巨大的飞跃。我们付出的唯一代价，仅仅是失败时那几次重试所带来的额外时间开销。这个结果雄辩地证明，我们不必总是陷入追求更大、更复杂AI模型的“军备竞赛”。有时候，用经典的工程学智慧，就能四两拨千斤，为AI系统注入它最稀缺的品质——可靠性。让AI学会思考，让工程确保可靠
我们的研究，不仅仅是提出了一种提升机器人成功率的方法，更是倡导一种全新的理念：构建真正有用的机器人系统，是AI与软件工程深度融合的产物。 AI的使命是赋予机器“思考”的能力，而软件工程的使命，是为这种能力构建一个坚实的“地基”，确保它在任何风雨中都能稳固可靠。 让机器人拥有“撤销键”，只是我们“机器人智能软件工程”实验室探索之路的一小步。我们的目标，是成为AI与软件工程之间的桥梁，让未来的机器人不仅更“智能”，也更“皮实”、更值得信赖。作者｜岳尔文 李辉 唐艺宁指导老师｜董震 彭鑫
阅读原文
跳转微信打开
