Agent 走向具身世界：从语言智能到机器人「大脑指挥官」
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来源：雷峰网发布时间待核实
RoboHarness用编排异构策略，让VLA、WAM、RL和TAMP不再各说各话，并零样本完成长时序任务。 作者丨邓哲敏 编辑丨齐铖湧 想象这样一个任务：打开柜门，找到藏在里面的积木，然后把它们搭成一座桥。 对人来说，这是一件很简单的事，几个动作自然衔接，幼儿园小朋友也能顺利完成。 但对机器人来说，这个任务横跨多种完全不同的能力：找积木，需要视觉理解和语言指令跟随；开柜门，需要与环境进行复杂交互；搭积木，需要几何规划和精准操控并推测环境变化。 更麻烦的是，这些种能力分属多个不同“门派”的模型——VLA（视觉-语言-动作模型）、WAM（世界-动作模型）、RL 策略（强化学习）、TAMP（任务与运动规划）。它们各有所长，又彼此割裂，训练方式不同、输入格式不同、状态空间也不同。 今天在机器人领域，能力不缺，但协作缺位。 华为诺亚方舟实验室近期发布了一篇论文，提出了名为 RoboHarness 的系统，专门解决不同策略之间无法协作的问题。围绕这项工作，论文作者与我们（雷峰网）进行了交流。 论文：https://arxiv.org/abs/2607.18060 项目主页：https://www…