π0：Physical Intelligence推出的机器人控制模型

π0简介

π0是由Physical Intelligence团队开发的一种先进的机器人控制模型，它通过预训练视觉-语言模型（VLM）和流匹配架构，能够理解和执行复杂的物理任务。该模型能够处理零样本学习，并在高质量数据上进行微调，以实现如叠衣服、清理桌子和组装盒子等多阶段任务。π0展示了在灵巧性、泛化能力和鲁棒性方面的显著进步，为实现更智能的机器人系统提供了新的可能性。

π0主要功能

1. 零样本控制：π0能够在没有特定任务训练的情况下执行一系列预训练中见过的任务。
2. 语言指令遵循：模型能够理解和执行自然语言指令，执行如“把杯子放在桌子上”等复杂任务。
3. 多阶段任务执行：能够完成涉及多个步骤的任务，例如洗衣、清理桌子和组装盒子。
4. 高频率动作控制：模型支持高达50Hz的控制频率，适合执行需要快速连续动作的灵巧任务。
5. 跨机器人平台适应性：模型能够适应不同的机器人配置，包括单臂、双臂和移动操纵器。

π0技术原理

1. 预训练视觉-语言模型（Pre-trained Vision-Language Model, VLM）：π0基于预训练的视觉-语言模型，继承了大规模互联网数据的语义知识。
2. 流匹配架构（Flow Matching Architecture）：使用流匹配技术生成连续的动作分布，适用于高频率和灵巧的任务。
3. 动作专家（Action Expert）：模型中的动作专家组件负责产生连续的动作输出，增强了模型对复杂动作的控制能力。
4. 跨机器人训练（Cross-Embodiment Training）：结合多种机器人类型的数据进行训练，使模型能够适应不同的机器人配置和动作表示。
5. 预训练/微调分离（Pre-training/Post-training Separation）：模型首先在大规模多样化的数据集上进行预训练，然后在特定任务的高质量数据上进行微调，以实现更好的任务执行。
6. 条件流匹配（Conditional Flow Matching）：通过条件流匹配损失函数训练模型，使其能够精确地模拟动作分布。
7. 高效推理（Efficient Inference）：模型设计允许高效的推理过程，通过缓存和重用注意力键值对来减少计算量，适应实时控制的需求。

π0应用场景

1. 家庭自动化：π0可以用于控制家庭服务机器人进行清洁、洗衣和整理等家务活动。
2. 工业自动化：在制造业中，π0能够执行精确的装配工作，提高生产线的灵活性和效率。
3. 医疗辅助：π0可以帮助开发辅助机器人，进行病人护理、药物管理和手术辅助等任务。
4. 灾难救援：在灾难现场，π0可以控制机器人进行搜救行动，处理复杂多变的环境和任务。
5. 零售服务：在零售环境中，π0可以用于库存管理、商品上架和顾客服务等自动化任务。
6. 教育和研究：π0可以作为教育工具，帮助学生和研究人员学习编程、机器人学和人工智能的基本原理

π0项目入口

• 项目主页：https://www.physicalintelligence.company/blog/pi0
• 技术论文：https://www.physicalintelligence.company/download/pi0.pdf