让一群简单的机器人通过局部互动完成复杂任务，是机器人集群的核心魅力。
但传统方法下，每个机器人的行为都需要专家提前硬编码------耗时、死板，更难以应对现实世界中的突发状况。如今，以大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）为代表的基础模型（Foundation Models, FM），正为这一领域带来一场全新的变革。
2026年4月29日，《Science Robotics》发表了一篇题为 《基础模型将如何革新机器人群体》 的观点文章。来自欧洲的学者系统提出：基础模型不仅可以帮助设计 机器人群体，还可以直接充当群体中的智能操作员，让集群在未知环境中真正"活"起来。
一、背景：机器人群体为何需要基础模型？
机器人群体由大量简单、去中心化的机器人组成，彼此仅靠本地通信协同工作。它们天然具备可扩展性 和鲁棒性，非常适合灾害响应、环境监测等任务。
但现有设计流程存在明显短板：
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控制器由专家手动编写：过程复杂、耗时、易错。
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无法应对未知事件：硬编码的逻辑在部署中遇到全新场景（如突然出现的伤员）时无能为力。
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非专业人员难以介入：普通操作员无法快速调整任务指令。
基础模型（尤其是多模态版本）的出现，恰好为这些问题提供了新的解法。这类模型在海量文本、图像、甚至物理交互数据上训练，具备推理、规划、代码生成和多模态理解 能力。将它们嵌入机器人集群，有望赋予系统前所未有的灵活性与自主性。
二、两种核心路径：FM 作为"设计者"与"操作员"
文章提出了两种互补的集成范式：
1. FM 作为群体设计者（Swarm Designer）
核心思想：让 FM 自动生成机器人控制器的代码，并进行高层任务规划。
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离线设计：人类用自然语言或草图描述期望的群体行为（如"形成一个搜索队形"），FM 自动翻译成可在仿真或真实机器人上运行的控制器。
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在线合成：当机器人在部署中发现自己缺乏某种能力（如需要爬楼梯但未编程），可实时调用 FM 生成新的控制模块，实现"自我进化"。
关键挑战 ：如何验证生成的代码确实产生预期的群体级行为 ？
文章提出多步验证：语法检查 → 仿真评估（结合 VLM 视频分析或人工观察）→ 部署后反馈迭代。同时，必须防范 FM 可能引入的安全漏洞（如后门代码）。
带来的机会：
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大幅缩短开发周期，降低门槛，让非专家也能"定制"机器人集群。
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使机器人群体在真实、动态环境中保持响应性，无需预设所有可能场景。
2. FM 作为群体操作员（Swarm Operator）
核心思想：将传感器的实时输入（图像、消息等）注入 FM 提示，让模型直接输出控制指令或高层决策。
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例如，一个机器人拍下松动的螺栓图像，FM 识别出问题后，尝试调用"拧紧"功能；若该功能不存在，则转交给"设计者"模块实时合成。
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不同机器人可以使用各自微调过的 VLM，从而对同一个高层命令（如"搜索受害者"）产生适应自身能力的差异化执行方式。
两大应用场景：
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机器人-机器人协作：FM 提供世界知识和情境推理，让集群自发协调任务、分配角色，甚至使用自然语言互相沟通。
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人-群交互：普通操作员可用语音或聊天界面向集群下达指令，FM 处理上下文、提出澄清问题，显著降低认知负担，提升信任与透明度。
带来的机会：
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群体行为更智能、更具适应性。
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人机交互前所未有地直观------甚至可以用手指画出"在这里集合"。
三、综合控制架构：三者协作，各司其职
文章提出，最实用的系统应融合"FM设计者"、"FM操作员"和传统控制器，形成一个分层架构：
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传统控制器负责底层快速响应（如避障、跟随）。
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FM操作员负责实时感知、推理、决策和通信。
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FM设计者在必要时介入，合成缺失的功能或重写规划策略。
图1展示了这样一个工作流：机器人发现松动螺栓 → FM操作员识别问题 → 试图调用动作函数但找不到 → FM设计者实时生成该函数并分发至群体 → 操作员再次调用成功 → 群体协同拧紧螺栓。
整个过程无需人类介入。
四、必须正视的挑战：从微观‑宏连接到安全性
尽管前景诱人，FM 赋能机器人集群仍面临一系列根本挑战：
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微观‑宏连接问题
FM 本身并不理解"单个规则如何涌现出群体行为"。必须引入专门的验证步骤（如 VLM 分析群体视频），避免集体行为失控。
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从控制器设计转向规范设计
手动编写代码将变为手动设计提示词和交互方式。需要建立系统的设计指南和对比研究，帮助开发者高效"提示"FM。
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人类视角 vs. 机器人视角
现有 FM 多训练自人类数据，而机器人的感知世界方式不同。可能需要利用机器人生成的数据微调模型；同时，类人视角也有助于让行为更符合伦理和社会规范。
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硬件限制、可扩展性与分区
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小型机器人计算资源有限，需采用轻量化 FM、量化、剪枝、蒸馏等技术。
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群体规模扩大时，交互历史可能导致提示过长。可通过限制通信半径、使用检索增强生成（RAG）来缓解。
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通信分区可能造成子群体间行为不一致。可采用统一提示、共识投票、或让 FM 主动控制机器人运动以保持连接。
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可控性、安全性与安全性（Safety & Security）
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FM 输出的概率性意味着无法百分百保证群体行为符合预期。需要逻辑验证、沙箱限制、允许列表、监控与冗余。
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防范提示注入攻击、幻觉 API 调用等问题。
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最极端情况下，开放式进化的 FM 集群可能导致人类控制权丧失。文章强调：必须在探索潜力的同时，系统性地研究风险。
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五、结论：一场刚刚开始的变革
基础模型正在为机器人集群带来真正的"自主进化"能力。从自动生成控制器，到实时理解人类指令，再到在灾难现场灵活应对从未见过的情况------这些曾经属于科幻的场景，正在一步步走向现实。
当然，这条路不能只追求"智能"而忽视"可控"。正如作者所言，研究应当在对潜力的探索与对风险的严谨调查之间取得平衡。唯有如此，我们才能迎来真正安全、可靠且适应性强的机器人集群时代。
原文信息
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标题：How foundation models will revolutionize robot swarms
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作者：Volker Strobel, Marco Dorigo, Mario Fritz
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期刊：Science Robotics
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日期：2026年4月29日，第11卷，第113期
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DOI：10.1126/scirobotics.adz1543