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摘要
近日，一种全新的机器人技能学习框架CLAP被提出，旨在通过观看视频使机器人自主学习操作技能。该框架基于对比学习机制，利用隐空间动作预训练策略，有效提取视频中的动作特征并映射到可执行的机器人动作序列。CLAP框架突破了传统依赖大量标注数据和直接示范的局限，能够在无监督环境下从大规模视觉数据中学习通用动作表征，显著提升了机器人在复杂任务中的泛化能力与适应性，为视觉驱动的机器人学习提供了新思路。
关键词
CLAP框架, 视频学习, 对比学习, 隐空间, 动作预训练
CLAP框架的提出，标志着机器人学习领域迈向了一个崭新的阶段。该框架全称为对比学习驱动的隐空间动作预训练模型（CLAP），其核心理念是让机器人通过观看大量未标注的视频数据，自主理解并模仿人类的操作行为。这一构想源于对人类学习方式的深刻洞察——人们往往通过观察他人动作来掌握新技能，而无需每一次都接受手把手指导。CLAP正是试图复现这种高效的学习机制，使机器人能够在无监督环境下，从视觉输入中提取出可执行的动作表征。它突破了传统机器人技能获取依赖精确标注或物理示范的局限，转而利用视频作为知识载体，构建起从“看”到“做”的桥梁。这一转变不仅降低了数据采集成本，也为机器人在开放动态环境中的自主学习提供了可能。
在CLAP框架中，对比学习扮演着至关重要的角色。该机制通过将同一动作在不同视角、光照或背景下的视频片段视为正样本对，而将不同动作的片段视为负样本，从而在高维特征空间中拉近相似动作的距离，推远不相似动作的表示。这种训练策略使得模型能够忽略视觉噪声和无关上下文，专注于捕捉动作的本质特征。通过大规模视频数据的迭代优化，CLAP能够在没有人工标注的情况下，自动学习到具有判别性的动作嵌入表达。这种基于对比学习的自监督范式，极大提升了模型对复杂动作模式的识别能力，为后续的动作解码与执行奠定了坚实基础。
CLAP框架的关键在于其采用的隐空间动作预训练策略。所谓“隐空间”，是指模型通过神经网络编码器从原始视频帧中提取出的低维、紧凑且富含语义的动作特征表示空间。在这个空间中，每一个点对应一段动作的抽象表达，而非具体的像素或关节轨迹。动作预训练则是在此隐空间内，利用海量视频数据进行自监督学习，使模型预先掌握广泛的动作先验知识。这种预训练过程赋予了机器人“经验积累”的能力，使其在面对新任务时，能快速将观察到的动作映射到已学过的隐空间结构中，并生成相应的控制指令。隐空间与动作预训练的结合，实现了从感知到行动的知识迁移，显著增强了机器人的泛化能力。
CLAP框架的技术优势体现在多个层面。首先，它摆脱了对大量标注数据和人工示范的依赖，仅需普通视频即可完成技能学习，大幅降低了数据获取门槛。其次，通过对比学习与隐空间建模的深度融合，CLAP实现了对动作本质特征的高效提取与抽象表达，提升了模型在复杂场景下的鲁棒性与适应性。此外，该框架具备良好的可扩展性，能够兼容多种视觉输入源，并支持跨任务、跨设备的动作迁移。其最突出的创新点在于，首次将对比学习机制系统性地应用于机器人动作预训练领域，开辟了以视觉为中心的通用技能学习新路径。CLAP不仅推动了机器人自主学习能力的发展，也为未来智能体在真实世界中的灵活操作提供了强有力的技术支撑。
在CLAP框架中，数据处理流程是实现机器人从“观看”到“行动”转化的首要环节。整个流程始于对大规模未标注视频数据的收集与预处理。这些视频来源于日常人类操作场景，涵盖多种物体交互行为，如抓取、推动、旋转等。原始视频首先被分割为固定时长的动作片段，并通过去噪、归一化和帧率同步等操作提升输入质量。随后，系统利用时间对齐策略识别语义一致的动作序列，构建正样本对，同时随机采样不同动作片段形成负样本对，为后续对比学习提供结构化输入。值得注意的是，该流程完全摒弃了传统方法中对动作标签或轨迹注释的依赖，仅依靠视频本身的时空一致性作为监督信号。这种无监督的数据组织方式不仅极大降低了人工标注成本，也使模型能够从更广泛、更真实的人类行为数据中汲取知识，展现出强大的可扩展性与现实适应能力。
针对视频数据的特征提取，CLAP框架采用双流卷积神经网络架构，分别捕捉空间外观信息与时间动态变化。空间流网络逐帧分析视频图像，提取物体形态、位置及环境上下文等静态视觉特征；时间流网络则基于光流图或连续帧差分，建模动作的运动轨迹与时序演变规律。两个分支的输出在高层进行融合，生成富含语义的动作表征。在此基础上，模型引入注意力机制，自动聚焦于与操作行为密切相关的关键区域，如人手与目标物体的交互点，从而抑制背景干扰与无关动作的影响。这一特征提取策略有效增强了模型对细微动作差异的敏感度，使得即便是相似动作中的微小区别（例如轻握与重握）也能被准确区分，为后续隐空间中的动作映射提供了高判别性的输入基础。
隐空间表示的学习是CLAP框架的核心所在，其目标是在低维抽象空间中构建动作的本质表达。该过程通过编码器-解码器结构实现：编码器将提取的视频特征映射至一个紧凑的隐空间，其中每个向量代表一段动作的语义摘要；解码器则尝试从该隐变量重构原始动作的时间动态特征。为了确保隐空间具备良好的泛化能力，CLAP引入对比学习机制，在训练过程中拉近同一动作不同变体之间的距离，同时推远不同动作间的表示。此外，模型还施加了时序一致性约束，保证隐空间中的动作路径平滑且符合物理逻辑。经过大规模视频数据的持续优化，这一隐空间逐渐演化为一个结构清晰、语义分明的动作知识库，使机器人能够在面对新任务时，快速定位相似动作模式并生成合理的执行策略。
动作预训练作为CLAP框架的关键步骤，贯穿于整个模型训练周期。其技术路径以自监督学习为主导，依托海量未标注视频开展端到端训练。具体而言，模型首先在大规模人类操作视频上进行初步预训练，学习通用动作先验知识，建立起基本的感知-动作映射能力。随后，通过渐进式微调策略，将预训练所得的隐空间模型迁移到特定机器人平台，结合少量实际执行反馈进行参数调整。此过程中，系统采用模仿学习与强化学习相结合的方式，使机器人不仅能复现观察到的动作，还能根据环境变化自主优化控制策略。整个预训练路径强调知识的积累与迁移，赋予机器人类似“经验记忆”的能力，显著缩短了新技能的学习周期，并提升了在复杂、开放环境下的适应性与鲁棒性。
CLAP框架的提出为机器人操作技能的学习开辟了全新的技术路径。通过引入对比学习机制与隐空间动作预训练策略，该框架实现了从无标注视频数据中自主提取可执行动作表征的能力。其核心创新在于摆脱了对人工标注和物理示范的依赖，转而利用大规模视觉输入构建通用动作知识库。CLAP不仅提升了机器人在复杂环境下的泛化能力与适应性，还显著降低了技能获取的数据成本。该框架展现出良好的可扩展性，支持跨任务与跨设备的动作迁移，为视觉驱动的机器人学习提供了高效且可推广的解决方案。