📄论文题目：RoboBrain: A Unified Brain Model for Robotic Manipulation from Abstract to Concrete
✍️作者及机构：Yuheng Ji、Huajie Tan、Jiayu Shi 等（北京大学、北京人工智能研究院、中国科学院自动化研究所等机构）12
🧩面临问题：当前多模态大语言模型（MLLMs）在机器人长程操作任务中存在显著局限。一方面，缺乏将复杂操作指令分解为子任务的规划能力；另一方面，难以识别物体可操作区域（Affordance 感知）和预测完整操作轨迹，核心原因是缺乏专门针对机器人操作的大规模细粒度数据集345。
🎯创新点及其具体研究方法：
1️⃣ 提出 RoboBrain 统一模型：基于 LLaVA 架构，整合三大核心模块实现从抽象指令到具体动作的转化。包括用于任务规划的基础模型（采用 SigLIP 视觉编码器和 Qwen2.5-7B 语言模型）、A-LoRA 模块（输出物体可操作区域坐标）和 T-LoRA 模块（预测轨迹关键点的 2D 坐标序列）13141718。
2️⃣ 多阶段训练策略：分两阶段提升模型能力。Phase 1（通用 OV 训练）利用 LCS558K 等图像文本数据、单图及视频数据，培养通用多模态理解与指令遵循能力；Phase 2（机器人训练）融入 3M 机器人数据（含 ShareRobot 子集），通过 A-LoRA 和 T-LoRA 微调 Affordance 感知与轨迹预测能力，同时混合 Phase 1 优质数据避免灾难性遗忘15192021。
3️⃣ 构建 ShareRobot 高质量数据集：从 Open X-Embodiment 筛选 51,403 个实例，标注多维度信息。任务规划方面拆分为 107 种原子任务，生成 1,027,990 个 QA 对；Affordance 标注 6,522 张图像的可操作区域坐标；轨迹标注 6,870 张图像的机械臂运动关键点，且数据集具备细粒度、多维度、高质量等特点6789。
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