如何评价视频预测策略（VPP，Video Pre-training for Policy）模型？ 将不同形态的机器人数据整合利用，一直是机器人学习领域面临的重大挑战。 传统方法如 VLA 模型，仅能处理单一维度的动作信号，难以适应多种机器人类型数据。而 VPP 模型能直接观察和学习各种形态机器人的视频操作过程，无需处理动作信号差异，让学习过程自然高效。 若把人类操作行为也视为一种机器人形态，VPP 还能直接学习人类操作视频，从而获取庞大且经济高效的数据来源。 视频数据所包含的丰富视觉和动作信息，为模型提供了更多学习细节，使其能更好地理解不同操作环境和任务，进而提升多种场景下的泛化能力。 1.机器人操作任务：VPP可以应用于各种机器人操作任务，如物品抓取、摆放、搬运等，提高机器人的操作灵活性和适应性。 2.人机协作：在人机协作场景中，VPP可以帮助机器人更好地理解和模仿人类的操作方式，实现更自然、高效的人机协作。 3.复杂环境适应：VPP的泛化能力使其能够在不同的环境和场景中快速适应并执行任务，适用于动态变化的复杂环境。 4.再说训练数据，这部分相对简单，互联网视频数据：VPP利用互联网上的大量视频数据进行预训练，这些视频包含了各种场景和物体的操作过程，为模型提供了丰富的视觉信息和操作示范。
