倒水时，声音可以帮助判断杯子是不是快满了；物体发生碰撞时，不同材质会发出不同的声音；一个人在小房间和大房间里说话，空间回声也不一样。然而，这些人类习以为常的多模态感知，以及诸如切苹果、叠杯子这类极其复杂的双手灵巧操作，在机器人的训练阶段却面临着极其高昂的“数据采集壁垒”。当机器人需要的数据很难直接采集，传统物理仿真又补不全这些信息时，还有没有别的办法？在 ECCV 2026 主题为“Visual Perception and Reasoning in the Interactable World”的Workshop上，NVIDIA Research 科学家、UC Berkeley 研究者李柏依（Boyi Li）通过线上连线分享了她近期在这一方向上的两项工作。她博士毕业于康奈尔大学，师从 Serge Belongie 与 Kilian Q. Weinberger，之后在 UC Berkeley 与 Jitendra Malik、Trevor Darrell 开展研究，目前研究重点包括具身智能中的高效多模态、泛化建模和交互智能系统。面对这些难以直接采集的数据，她尝试了两条不同的路径：模拟器里没有的声音，可以“生成”出来；机器人身上昂贵的操作数据，也可以从人类视频里获得。第一条路径是MultiGen。传统物理模拟器已经可以模拟相当逼真的倒水过程，却没有与画面同步的声音。李柏依团队利用现实世界中的视频和音频训练生成模型，再让它为仿真视频补上对应的声音。她将这个思路概括成一句话：“Don’t just simulate physics – generate perception” （不只模拟物理过程，还要生成感知）。另一条路径是 DexImit。与其大量采集昂贵的双手机器人示范，团队尝试利用人类操作视频，恢复其中手与物体的交互，再将这些交互转化为机器人能够学习和执行的双手操作数据。一个补上仿真世界里缺失的感知，一个把人类操作转化为机器人可以学习的示范。背后的思路是一致的：机器人训练需要的，不只是把物理世界模拟得更真实，还要把那些难以直接获得的感知和交互信息，变成机器人可以学习的数据。以下是李柏依的演讲分享，AI科技评论根据其演讲内容进行了不改原意的编辑：Efficient Multimodal Intelligence for Embodied Agents in Interactive Worlds（交互世界中的具身多模态智能）现在的多模态已经不只是图像和语言，还包括 3D 几何、声音、嗅觉和触觉等信息。这些模态可以帮助模型进行泛化和推理，也可以用于机器人、医疗等真实场景。我们先来看一个很有意思的任务。假设现在有一根水管正在往瓶子里倒水，你需要判断什么时候水会溢出来。如果没有声音，只看水管里的水流，其实很难判断瓶子里面发生了什么。其实在日常生活中，我们一直在利用声音理解周围发生的事情。比如烤肉的时候，我们可以通过声音判断它的状态；玻璃碎了、门打开了、可乐被打开了、水烧开了，我们也可以通过声音知道发生了什么。声音还能提供空间信息。在小房间、大房间，甚至更大的空间里说话，声音听起来都会不一样。它也可以帮助我们判断物体的材质和状态。比如洗碗的时候，不同材质的杯子、瓶子和盒子会发出不同的声音；有时候我们还会摇一摇薯片罐，通过声音判断里面是不是还有东西。我们希望训练一个机器人策略，让它同时利用视觉、物理信息和声音，更准确地执行任务。要做到这一点，我们首先需要多模态数据。那 simulation 呢？现在的物理模拟器已经可以生成非常逼真的视觉效果。比如倒水，我们能够看到整个物理过程，看起来已经很真实了。如果要训练同时利用视觉、物理信息和声音的机器人策略，我们就需要包含这些信息的多模态数据，而且不同模态之间还要彼此对应。现有的物理模拟器没办法提供这样的音频。02
MultiGen：不只模拟物理，还要“生成感知”
现实世界里其实有大量同时包含视频和声音的数据，比如 YouTube 等来源的视频。我们把这些视频收集起来，作为 In-the-Wild Data。我们的目标是训练一个 Audio Generative Model：给模型一段视频，让它生成与视频内容对应、并且在时间上对齐的声音。我们选择 diffusion model 作为基础模型，在训练时输入视频，让模型学习生成对应的音频。训练完成之后，我们发现这个模型对不同的视频内容有比较好的泛化能力。给它一段视频，它能够生成与画面对应的声音。接下来，我们把物理模拟器生成的视频输入这个模型，让它生成对应的声音。这样，模拟器负责生成视觉信息和机器人的物理轨迹，生成模型负责补上音频，最后得到一套 Simulated Multimodal Dataset 。有了这些数据之后，我们就可以进一步训练同时利用视觉和声音的 Multimodal Robot Policy，再把它部署到真实环境中。我们测试了不同的容器和液体。比如把液体倒进不规则的容器，机器人需要自己判断什么时候停止；换成可乐之后，声音和音高都发生了变化，但机器人仍然可以完成倒水任务。我们还测试了环境变化。比如在倒水过程中把灯关掉，让视觉受到干扰，机器人仍然能够继续完成任务。我们也加入了背景噪声，在比较嘈杂的环境里，策略仍然能够识别倒水的声音。为了进一步验证效果，我们比较了两种策略：一种只使用视觉，另一种同时使用视觉和声音。先看不透明容器。因为无法直接看到容器内部的液体状态，只使用视觉时误差比较大；加入声音之后，误差明显下降。我们也测试了透明容器。即使在这种情况下，视觉本身已经能够提供更多信息，加入声音之后，性能仍然有所提升。我们还做了一个更直接的对比实验。两组实验保持完全相同的设置，一组机器人只使用视觉，另一组同时使用视觉和声音。倒水过程中，我们把灯关掉，等机器人判断应该停止之后，再把灯打开。机器人在感知上其实非常脆弱。一旦视觉受到干扰，整个系统就很容易失效。在这种情况下，声音可以发挥很重要的作用，帮助系统变得更加鲁棒。这也是我们最后想表达的：“Don’t just simulate physics – generate perception.”接下来，我们来看另一类与真实世界有关的交互信息：人和机器人怎样与真实世界中的物体发生交互。这项工作的出发点很简单。我们关注 Bimanual Dexterous Manipulation，也就是双手灵巧操作。它对于通用机器人非常重要，很多真实世界任务都需要两只手和灵巧操作，比如抓取、倒水、使用工具，以及长时序操作。但真实机器人上的双手灵巧操作数据，采集起来既昂贵，又耗费人力。与此同时，人类操作视频几乎是无限的。它们可以来自日常演示，也可以来自视频生成模型，而且这些视频本身就包含了人类操作物体的知识。那我们能不能直接从人类视频中生成机器人的灵巧操作数据？这就是我们提出 DexImit 的出发点。它的全称是 Learning Bimanual Dexterous Manipulation from Monocular Human Videos。我们希望从人类视频出发，在仿真中生成模仿这些人类操作的机器人双手数据。第一步是恢复人手和物体的运动。我们直接从一段单目人类视频开始，进行深度估计、手部姿态估计、3D 生成和物体的 6D pose estimation，最后把这些信息统一到 World Coordinate 中，得到手和物体随时间变化的 4D 交互轨迹。但把轨迹恢复出来还不够。一段双手操作视频里，两只手可能同时在做不同的事情，一个长任务里也会连续出现多个动作。所以第二步我们会把整个过程拆成不同的子任务，再安排两只手分别在什么时候执行什么动作。人的动作不能直接复制给机器人。我们需要根据前面恢复出来的交互，生成机器人真正能够执行的抓取姿态。这里我们会考虑 force closure 等物理约束，再通过 motion planning 生成平滑、无碰撞的机械臂轨迹，最终得到完整的仿真机器人示范。得到这些数据之后，我们还会进行 Augmentation。比如改变物体的位置和尺度、相机视角以及 observation，让训练出来的策略能够更好地泛化到真实世界。数据质量同样很重要。我们还会利用视觉语言模型理解原始的人类操作视频，再检查生成出来的数据是否与原始操作一致。我们主要想回答几个问题：生成的数据本身是不是有效？和已有方法相比，能不能得到更好的双手灵巧操作数据？面对更复杂、更长的任务还能不能工作？最后，能不能实现 zero-shot real-world deployment？我们测试了不同来源和不同难度的人类视频。可以看到，人工采集的数据质量更好；随着任务变得越来越复杂，生成数据的准确性和可用性也会下降。我们还和已有方法进行了比较。对于真实世界里更加复杂的任务，比如制作饮料、烹饪、切苹果和叠杯子，仅仅把视频中的动作恢复出来是不够的。尤其是 long-horizon、fine-grained、contact-rich tasks，我们需要比较准确的 reconstruction，同时还要保证生成出来的动作交互在物理上是合理的。比如切苹果，机器人不仅需要准确判断苹果的位置，还要控制切下去的力量，同时保证抓取足够稳定。最后，我们进一步测试了 zero-shot real-world deployment。为了让策略更好地泛化到真实环境，我们会对物体位置和尺度、相机视角以及 observation 做 augmentation。我们也做了 ablation study，分别改变其中一些设置。结果可以看到，完整方法的表现最好，这些 augmentation 对真实世界部署非常重要。我们把 DexImit 生成的数据部署到了真实机器人上。首先是柔性物体和关节物体。现在的 3D 生成阶段主要依赖 SAM 3D，它假设的是刚性物体几何，目前还不能很好地处理柔性物体或者带有关节结构的物体。未来可能需要更先进的 geometry reconstruction 或 generative modeling 来解决这个问题。第二是移动操作。现在的方法主要面向桌面上的双手操作。如果机器人需要一边移动、一边操作物体，还需要进一步建模机器人本体的运动和环境动态。第三是长视频。整个 pipeline 由多个模块连续执行，误差可能会随着时间不断累积。视频越长，这个问题越明显。有些情况下还是需要人工介入，比如调整基于 VLM 的子任务分解，或者修正重建过程中出现的问题。最后是手内操作，比如在手里旋转一个橙子。这类任务中，手和物体之间会产生非常严重的遮挡，单目视频能够提供的信息有限，目前 DexImit 也没有专门针对这种情况设计机制。我们的代码已经开源，大家感兴趣的话也可以进一步尝试。▎Q1（现场观众）：有没有哪些特定的噪声或声音，会对机器人策略产生负面影响？或者有些声音对人类有用，但机器人却无法利用？
李柏依： 这是一个很好的问题，我们也一直在思考。比较有意思的是，我们在训练时其实没有做任何噪声增强（noise augmentation），但模型在有背景噪声的情况下依然比较鲁棒。我们猜测，可能是因为音频本身是一维信号，不同声音之间比较容易区分。比如模型训练过倒水的声音之后，即使环境中同时出现其他声音，也可以把不同的声音区分开。当然，这只是我们目前的推测。▎Q2（现场观众）：有没有一些任务，即使加入声音，对机器人也没有什么帮助？
李柏依： 这个我们还没有测试。但很容易想到声音在哪些任务里发挥作用。比如当视觉信息受到干扰的时候，声音就很重要。对于其他任务，比如拿起一个杯子或者拿起手机，声音可能就没有那么重要。通常我们并不需要依靠声音去抓取手机或者杯子。
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