在具身智能领域，如何让机器人在任务指引和实时观测的基础上规划未来动作，是一项备受关注的核心课题。这一问题的复杂性主要源于以下两大挑战：

　　1.模态对齐：需要在语言、视觉和动作等多模态空间之间建立精确的对齐策略。

　　2.数据稀缺：缺乏大规模、多模态且带有动作标签的数据集。

　　近期，一些研究尝试将视频生成与动作规划相结合，利用无动作标签的海量视频数据进行训练，取得了一定的进展。然而，这些方法大多仅将现有通用视频生成模型简单应用于具身场景，未充分考虑具身任务的特殊需求。

　　为此，智元机器人具身算法团队推出了EnerVerse架构，以自回归扩散模型（autoregressive diffusion）为核心，通过生成未来具身空间来引导动作规划。团队设计了一种稀疏记忆（Sparse Memory）机制，用于维持长程任务的上下文逻辑，并提出了自由锚定视角（Free Anchor View, FAV），灵活地表达4D空间。实验表明，EnerVerse拥有卓越的4D生成能力，并在动作规划任务中达到了当前最优（SOTA）水平。

　　技术方案解析

　　1. 逐块扩散生成：Next Chunk Diffusion

　　EnerVerse采用逐块生成的自回归范式（chunk-wise autoregressive generation），通过扩散模型为未来具身空间建模。其关键技术如下：

　　●扩散模型架构：基于结合时空注意力的Unet结构，每个空间块（chunk）内部通过卷积与双向注意力建模；块与块之间通过单向可见的因果逻辑（causal logic）保持任务的时间一致性。

　　●稀疏记忆机制：参考大模型（LLM）的上下文记忆，作者发现稠密的连续视觉记忆会导致模型泛化能力下降。因此，EnerVerse在训练阶段对历史帧进行高比例随机掩码（mask），推理阶段以较大时间间隔更新记忆队列。这不仅降低了计算开销，还显著提升了生成长程序列的逻辑合理性。

　　●任务结束逻辑：为适应具身任务的特殊需求，EnerVerse在训练时通过特殊的结束帧（EOS frame）实现对任务结束时机的监督，并在推理阶段通过阈值判断精确终止生成过程。

　　2. 灵活的4D生成：Free Anchor View (FAV)

　　在自动驾驶领域，基于BEV（鸟瞰视角）场景感知已被验证为有效方案。然而，在具身操作中，由于遮挡关系复杂，难以构建完美的全局视角。为此，EnerVerse提出了灵活的自由锚定视角（FAV）方法，核心特点包括：

　　●自由设定视角：FAV允许根据场景灵活重置锚定视角，避免固定多视角（fixed multi-anchor view）在狭窄空间中的局限性。例如，在厨房等场景，FAV可以轻松适应动态的遮挡环境。

　　●跨视角空间一致性：基于光线投射原理（ray casting），EnerVerse使用视线方向图（ray direction map）作为视角控制条件，同时将扩散模型中的2D空间注意力扩展为跨视角的3D空间注意力（cross-view spatial attention），确保生成的多视角视频在几何上保持一致。

　　●Sim2Real Adaption：虽然仿真环境中可通过虚拟相机轻松生成FAV真值，但真实场景中无法直接获取。EnerVerse通过在仿真数据上微调的4D生成模型（EnerVerse-D）与4D高斯泼溅（4D Gaussian Splatting）交替迭代，构建了一个数据飞轮，为真实场景下的FAV生成提供伪真值支持。

　　3. 高效动作规划：Policy Head

　　为验证未来空间生成对机器人动作规划的作用，EnerVerse在生成网络下游加入了由多层Transformer组成的Diffusion策略头（Diffusion Policy Head）。关键设计包括：

　　●高效动作预测：生成网络在逆扩散的第一步即输出未来动作序列，无需等待完整的空间生成过程，从而确保动作预测的实时性。

　　●稀疏记忆支持：在动作预测推理中，稀疏记忆队列存储真实或重建的FAV观测结果，用于提升模型对于长程任务的规划能力。

　　实验结果

　　1. 视频生成性能

　　作者在开源数据集RT-1上微调了基于DynamiCrafter的扩散模型，并进一步集成FreeNoise模块以支持长序列推理，与EnerVerse进行公平对比：

　　●在短程任务视频生成中，EnerVerse的表现优于微调的DynamiCrafter（FN）模型。

　　●在长程任务视频生成中，EnerVerse展现了逻辑合理的连续生成能力，这是DynamiCrafter（FN）模型所无法实现的。

　　2. 动作规划能力

　　在LIBERO基准测试中，EnerVerse在机器人动作规划任务中取得了显著优势：

　　●单视角（one FAV）模型在LIBERO四类任务中的平均成功率已超过现有最佳方法。

　　●多视角（three FAV）设定进一步提升任务成功率，在每一类任务上均超越现有方法。

　　此外，EnerVerse在LIBERO仿真场景和AgiBot World真实场景中生成的多视角视频质量也得到了充分验证。

　　3. 消融与训练策略分析

　　●稀疏记忆机制：消融实验表明，稀疏记忆对长程序列生成的合理性及长程动作预测精度至关重要。

　　●二阶段训练策略：实验显示，先进行未来空间生成训练，再进行特定场景动作预测训练的二阶段策略，可显著提升动作规划性能。

　　4. 注意力可视化

　　在报告最后，作者可视化了策略头中交叉注意力模块前几层的注意力图来观察EnerVerse的稀疏记忆空间、生成的未来空间以及预测的动作空间之间的对应关系。有趣的是，在多张注意力图中都能观察到预测的action space与生成的visual space较强的时序一致性，以直观的方式体现了EnerVerse关注的两类任务的相关性。

　　主页地址：https://sites.google.com/view/enerverse/home

　　论文地址：https://arxiv.org/abs/2501.01895

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