想像一下，有一個機器人管家能夠幫你做飯、整理房間、照顧寵物，甚至還能操作各種不同的設備——從咖啡機到洗衣機，再到複雜的工業機械。聽起來像科幻電影對吧？不過，來自德國卡爾斯魯厄理工學院直覺機器人實驗室的研究團隊剛剛讓這個夢想離現實又近了一大步。
這項由莫里茨·羅伊斯（Moritz Reuss）領導的研究團隊發表於2025年首爾機器人學習會議（CoRL 2025）的突破性成果，開發出了一個名為FLOWER的機器人"大腦"。這個大腦的神奇之處在於，它不僅能讓機器人理解人類的語言指令，還能控制各種不同類型的機器人完成複雜任務，而且運行時所需的計算資源比現有技術少了99%。有興趣深入了解技術細節的讀者可以通過論文鏈接https://intuitive-robots.github.io/flower_vla/獲取完整研究資料。
要理解這項研究的重要性，我們可以把機器人想像成剛學會走路的孩子。傳統的機器人就像只會做一件事的專才——掃地機器人只會掃地，工業機械臂只會焊接。而研究團隊想要創造的，是像人類一樣的通才——既能做飯又能打掃，既能照顧小孩又能修理家電。
但這裡有個巨大的挑戰，就像要培養一個超級管家，需要讓他既懂得精緻的法式料理，又能操作重型起重機。現有的機器人"大腦"要麼太笨重（需要幾十億個參數，相當於背著一個圖書館走路），要麼太專一（只會一種技能），要麼訓練成本太高（需要數萬小時的超級電腦時間）。
研究團隊面臨的核心問題可以用一個生動的比喻來解釋：假如你要培訓一個萬能助手，傳統方法就像讓他把整個百科全書都背下來，然後再學習各種技能。這樣不僅學習速度慢，而且大腦裝不下這麼多資訊。FLOWER的創新就像發明了一種新的學習方法——只記住百科全書的核心內容，然後用一套靈活的"動作模板"來應對各種不同的任務。
FLOWER這個名字其實是"Florence With Embodied Flow"的縮寫，聽起來很技術化，但理解起來並不複雜。Florence是一種能夠同時"看懂"圖像和"理解"文字的人工智慧系統，就像給機器人配備了既能看又能聽懂人話的感官系統。而"Embodied Flow"指的是一種特殊的動作生成技術，可以讓機器人的動作變得流暢自然，就像熟練的舞者能夠將一系列複雜的舞步串聯成優美的舞蹈一樣。
研究團隊最令人印象深刻的創新在於他們的"中間層融合"技術。傳統的方法就像讓機器人先完整地"看懂"和"想明白"所有資訊，然後再決定怎麼行動。而FLOWER採用的方法更像是讓機器人在理解過程中就開始規划動作，這樣不僅速度更快，效果也更好。
具體來說，研究團隊發現了一個有趣的現象：當機器人"大腦"在處理資訊時，前面幾層主要負責理解基本概念（比如識別這是一個杯子），中間幾層負責理解複雜關係（比如杯子在桌子上，旁邊有個蘋果），而最後幾層主要負責生成下一個詞彙的預測。對於機器人控制來說，最關鍵的其實是中間層的資訊——既包含了豐富的語義理解，又沒有過多冗餘的細節。
基於這個發現，研究團隊開發出了一個巧妙的解決方案：他們把原來需要完整運行的機器人"大腦"砍掉了30%到50%的部分，就像給一台過於複雜的機器進行精簡改造。對於編碼器-解碼器結構的系統（比如Florence-2），他們完全移除了解碼器部分，只保留編碼器；對於純解碼器結構的系統，他們則去掉了最後30%的層次。這樣做的結果是參數減少了20%到35%，每步計算時間顯著降低，但性能反而有所提升。
更進一步，研究團隊還開發了一種叫做"動作空間全局自適應層歸一化"的技術，這個名字聽起來很複雜，但原理卻很直觀。傳統方法就像給每個工人都配備一套完整的工具箱，即使他們只需要用其中幾樣工具。而FLOWER的方法更像是建立一個工具共享系統——所有工人共享一套基礎工具，但每個人可以根據自己的具體任務獲得專門的調整。這樣既節省了資源（減少了20%的參數），又保持了效果。
為了驗證這些創新的效果，研究團隊進行了大規模的實驗測試，涵蓋了190個不同的任務，跨越10個不同的測試環境。這些測試就像給機器人安排了一場全能比賽，既要在虛擬環境中完成精密操作，又要在真實世界中處理各種複雜情況。
在虛擬環境的測試中，FLOWER在CALVIN基準測試中創造了新的記錄，達到了4.53分的最高成績。CALVIN測試就像給機器人布置連續的家務任務——先開抽屜，再把物品放進去，然後關上抽屜，最後打開燈泡。這需要機器人不僅能理解每個單獨的指令，還要能夠將它們串聯成一個完整的動作序列。
更令人印象深刻的是FLOWER在處理不同類型機器人方面的表現。研究團隊測試了單臂機器人、雙臂機器人、使用關節控制的機器人、使用末端執行器控制的機器人等各種配置。這就像讓同一個老師能夠教授不同年齡、不同背景的學生，每個學生都有自己的學習方式和能力特點。
在LIBERO基準測試中，FLOWER在所有變體上都取得了93%以上的成功率，特別是在Long任務（需要完成較長序列動作的複雜任務）上，FLOWER是唯一超過90%成功率的通用策略，達到了93.5%，而其他通用方法只有50-54%的成功率。這就像在一場需要完成多個步驟的複雜任務比賽中，FLOWER幾乎從不出錯，而其他選手經常在中途失敗。
在雙臂機器人的高頻率控制測試（Aloha基準）中，FLOWER展現了處理精密操作的能力。雙臂協調就像讓一個人同時用兩隻手做不同的精細工作——一隻手握住物體，另一隻手進行精密操作。FLOWER在"立方體轉移"和"插銷插入"等需要高度協調的任務中都表現出色，特別是在插銷任務上明顯超越了專門為雙臂設計的ACT算法。
真實世界的測試更加令人興奮，因為這意味著技術已經走出了實驗室。研究團隊在一個配備了Franka Panda機器人的真實廚房環境中進行了測試，這個廚房就像普通家庭的廚房一樣，有各種電器、餐具和食材。他們讓機器人執行20種不同的任務，從簡單的"把鍋從右邊爐子移到水槽"到複雜的"打開烤箱並把物品放到烤箱托盤上"。
在這些真實世界測試中，FLOWER達到了61%的平均成功率，比第二名的OpenVLA（31%）高出了一倍。更重要的是，研究團隊還測試了機器人面對從未見過的情況時的表現——這叫做泛化能力測試。
泛化能力測試就像考察一個廚師能否用從未見過的食材做出美味的菜餚。研究團隊設計了四種挑戰情況：新物體（使用訓練時從未見過的物品，如網球、手套、胡蘿蔔等）、手電筒照明（在黑暗環境中只用手電筒照明）、背景干擾（在廚房中放置各種雜物製造視覺干擾）、以及新任務組合（將多個已知任務組合成從未練習過的長序列）。
結果令人驚喜：FLOWER在所有泛化測試中的平均成功率達到了51.0%，而OpenVLA只有23.4%。特別值得注意的是，在處理全新物體時，FLOWER仍然能夠保持33.3%的成功率，這意味著它真正具備了舉一反三的能力，而不是單純的記憶和重複。
從計算效率的角度來看，FLOWER的優勢更加明顯。在相同的硬體環境下，FLOWER的推理速度達到了311Hz，比π0快8%，比OpenVLA快50倍。內存占用方面，FLOWER只需要1.85GB的顯存，相當於π0的27.6%和OpenVLA的12.7%。這意味著FLOWER可以在普通消費級硬體上運行，而不需要昂貴的專業設備。
訓練成本的差異更加驚人。OpenVLA需要35000個GPU小時的訓練時間，RDT-1B需要21500個GPU小時，而FLOWER只需要192個GPU小時——僅僅是傳統方法的0.5%到0.9%。這就像原來需要數年時間才能培養出的專家，現在只需要幾個月就能達到同樣甚至更好的水平。
研究團隊的技術創新主要體現在三個方面。首先是中間層融合策略，這是整個系統的核心創新。傳統方法要麼在最開始就把所有資訊混合在一起（早期融合），要麼等到最後才整合不同來源的資訊（晚期融合）。FLOWER採用的中間層融合就像在做菜時選擇最佳的調味時機——不是一開始就把所有調料都放進去，也不是等菜快熟了才調味，而是在恰當的時候加入恰當的調料。
其次是全局自適應層歸一化技術。這個技術解決的是不同類型機器人之間的協調問題。每種機器人就像有不同口音的人，即使說同一種語言，表達方式也會有差異。傳統方法需要為每種機器人準備一套完整的"翻譯系統"，而FLOWER開發了一套"通用翻譯器"，能夠自動適應不同的"口音"，大大減少了系統複雜度。
第三個創新是使用了名為"矯正流"的動作生成技術。傳統的擴散模型生成動作就像在迷霧中摸索前進，需要很多步才能找到正確的路徑。而矯正流技術就像有了一張清晰的地圖，能夠直接規劃出從起點到終點的最短路徑，因此只需要4到8步就能生成高質量的動作序列。
這些技術創新的組合產生了協同效應。中間層融合提供了最優質的語義資訊，全局自適應層歸一化確保了跨機器人的兼容性，矯正流技術保證了高效的動作生成。三者結合，就像一個訓練有素的管弦樂隊，每個部分都恰到好處地配合，產生了遠超單獨部分的整體效果。
為了確保研究結果的可靠性，研究團隊進行了詳盡的對比分析。他們將FLOWER與當前最先進的各種方法進行了比較，包括OpenVLA、π0、RDT-1B、Octo等。這些比較就像舉辦一場機器人技能大賽，每個參賽者都要在相同的條件下完成相同的任務，確保比較的公平性。
結果顯示，FLOWER在幾乎所有測試中都表現最佳或接近最佳。更重要的是，FLOWER達到這些性能只用了其他方法1%的訓練資源，這種效率提升是革命性的。這就像發現了一種新的學習方法，能讓學生用十分之一的時間掌握同樣的知識，而且理解得更深入。
從技術架構的角度來看，FLOWER採用了模塊化設計。整個系統就像一套積木，不同的組件可以靈活組合。視覺語言模型負責理解環境和指令，流變換器負責生成動作序列，動作空間編碼器和解碼器負責適配不同類型的機器人。這種設計的好處是易於擴展和維護，新的機器人類型或新的任務只需要添加相應的模塊，而不需要重新設計整個系統。
研究團隊還特別關注了系統的實用性。他們選擇的預訓練數據集相對較小但質量很高，只使用了約25萬條軌跡數據，主要來自Droid、Google Robot和BridgeV2等數據集。這些數據集的特點是場景多樣、干擾因素豐富，更接近真實世界的複雜情況。這就像選擇在真實的城市道路而不是封閉的測試場地學習駕駛，雖然學習過程更具挑戰性，但學到的技能更實用。
在數據處理方面，研究團隊採用了智能的採樣策略。他們將75%的訓練重點放在了場景變化豐富的數據上，這些數據包含了各種背景、物體和干擾因素。剩下的25%則用於學習精確的操作技能。這種平衡就像培養一個全能型人才，既要有廣博的知識面，也要有精深的專業技能。
FLOWER的訓練過程也經過了精心設計。整個訓練分為360000步，在4塊H100 GPU上用48小時完成。研究團隊發現，繼續延長訓練時間並不能帶來更好的效果，這表明FLOWER能夠高效地從數據中學習，不需要過度訓練。這就像一個天資聰穎的學生，能夠快速掌握要點，而不需要反覆死記硬背。
從系統性能的角度來看，FLOWER實現了多個方面的平衡：準確性、效率、泛化能力和實用性。準確性體現在各種基準測試中的優異表現，效率體現在低計算資源需求和快速推理速度，泛化能力體現在處理未見過情況時的良好表現，實用性體現在能夠在真實環境中穩定工作。
研究團隊的實驗設計也很有啟發性。他們不僅測試了FLOWER的最佳性能，還進行了大量的消融實驗，系統性地分析了每個組件的貢獻。比如他們發現，如果使用傳統的AdaLN而不是全局AdaLN，性能會略有下降；如果不進行中間層融合而使用傳統的晚期融合，性能下降會更明顯。這些分析就像解剖一台精密機器，了解每個零件的作用，確保整個設計的合理性。
在處理跨機器人適應性方面，FLOWER展現了出色的能力。研究團隊測試了單臂機器人（如Franka Panda）、雙臂機器人（如Aloha）、使用末端執行器控制的機器人、使用關節控制的機器人等各種配置。每種配置就像不同的樂器，有著不同的"發聲方式"和控制邏輯，但FLOWER都能很好地適應。
特別值得注意的是FLOWER在處理高頻控制任務方面的表現。在Aloha雙臂機器人測試中，控制頻率高達50Hz，這意味著機器人每秒需要做出50次決策和動作調整。這就像要求一個鋼琴家在演奏快速段落時保持每個音符的準確性，對系統的響應速度和精確性都提出了極高要求。FLOWER在這種高要求情況下仍然表現出色，證明了其技術架構的先進性。
研究團隊還特別關注了失敗案例的分析，這種科學態度值得讚賞。他們發現FLOWER的主要失敗模式包括空間定位的輕微不準確（比如推拉烤麵包機槓桿時會偏差約1厘米）、在複雜環境中的路徑規劃問題（比如在水槽邊緣容易卡住），以及偶爾出現的力度控制問題。這些問題的識別為未來的改進指明了方向。
從更廣闊的視角來看，FLOWER代表了機器人技術發展的一個重要里程碑。傳統的機器人要麼是高度專業化的工業設備，要麼是功能有限的消費級產品。FLOWER展示的通用機器人智能為未來的服務機器人、家用機器人和協作機器人開闢了新的可能性。
這項研究的社會意義也不容忽視。高效的通用機器人智能技術可以顯著降低機器人部署的成本和技術門檻，使更多的中小企業和研究機構能夠開發和使用先進的機器人系統。這就像從昂貴的大型機電腦發展到人人都能使用的個人電腦，技術的普及將帶來更多的創新和應用。
研究團隊的開源策略也值得稱讚。他們不僅公開了論文和技術細節，還提供了預訓練的模型權重和完整的代碼庫，這為整個機器人研究社區提供了寶貴的資源。這種開放的態度促進了知識的傳播和技術的進步，體現了學術研究的本質精神。
從技術發展趨勢來看，FLOWER所採用的中間層融合和流式生成技術可能會影響未來多模態AI系統的設計。這些創新不僅適用於機器人控制，還可能在其他需要實時決策和動作生成的領域找到應用，比如自動駕駛、遊戲AI、實時翻譯系統等。
最後，這項研究也展示了跨學科合作的力量。FLOWER融合了電腦視覺、自然語言處理、機器人學、控制理論等多個領域的最新成果，創造了一個全新的解決方案。這種綜合性的方法論可能會成為未來AI研究的重要模式。
說到底，FLOWER不僅僅是一個技術突破，更是向真正智能機器人邁出的重要一步。當我們看到一個機器人能夠理解人類的指令，在不同的環境中靈活操作，處理從未見過的情況，而且還能以極高的效率運行時，我們就知道科幻電影中的場景正在變成現實。雖然目前的技術還有一些限制，比如在某些精細操作上還不夠完美，但FLOWER已經證明了通用機器人智能的可行性和實用性。
這項研究可能會對我們的日常生活產生深遠影響。在不久的將來，我們或許真的能看到既能幫助做飯又能整理房間的家用機器人，既能進行精密裝配又能處理物流的工業機器人，既能照顧老人又能輔助康復的醫療機器人。而這一切的實現，都要歸功於像FLOWER這樣的基礎技術突破。
當然，技術的發展也帶來了新的思考。隨著機器人變得越來越智能，我們需要考慮如何確保它們的安全性、如何處理就業市場的變化、如何維護人類的主導地位等問題。但無論如何，FLOWER所代表的技術進步都是令人興奮的，它讓我們看到了一個更加智能、更加便利的未來。
**Q&A**
Q1：FLOWER機器人系統能做什麼？它和普通機器人有什麼區別？
A：FLOWER是一個通用的機器人"大腦"系統，能讓不同類型的機器人理解人類語言指令並完成各種複雜任務。與普通機器人不同，FLOWER可以控制單臂、雙臂等各種機器人，完成從做飯、清潔到精密操作等190種不同任務，而且遇到沒見過的物品或環境也能靈活應對。
Q2：FLOWER機器人系統為什麼比其他系統更高效？
A：FLOWER的高效主要體現在三個方面：首先是參數更少，只有950M個參數，比其他系統少幾十倍；其次是訓練更快，只需要200個GPU小時，是傳統方法的1%；最後是運行更省資源，只需要1.85GB顯存，普通電腦就能運行。
Q3：普通人什麼時候能用上FLOWER技術的機器人？
A：雖然FLOWER技術很先進，但目前還主要在實驗室和研究階段。研究團隊已經開源了所有代碼和模型，這意味著技術公司可以基於FLOWER開發商用產品。預計在未來3-5年內，我們可能會看到基於這種技術的家用或商用機器人產品問世。
