近年来，通用机器人模型在自主控制和行为学习领域取得了显著进步，尤其是在通过大量视频数据进行潜动作学习时表现出了强大能力。然而，理想状态下的训练数据通常假定观察到的变化主要由机器人自身动作引起，现实中的视频数据则充斥着多种不可控的干扰因素，这些被称为“干扰因素”的动态背景、摄像机抖动以及环境色彩变换等因素，使得机器人模型难以区分哪些变化是与自身动作相关，哪些只是环境的噪声。存在干扰因素的训练数据对潜动作学习策略带来了实质性障碍，导致模型无法有效捕捉真实动作信息，进而影响其下游任务的执行效果。基于这一背景，最新研究通过系统分析训练数据中干扰因素对潜动作学习框架的影响，提出了一系列改进方法，显著提升模型在复杂环境中的表现能力。潜动作学习本质上是一种无监督或弱监督的方法，旨在从连续观察中抽取隐含的动作表示，实现无需明确动作标签即可完成的政策学习。传统方法往往假定场景中变化仅由机器人动作导致，忽视了干扰因素的存在，导致潜动作空间难以与真实动作空间对应。
研究团队针对这种短板，设计了多步因果辨识模块（multi-step IDM）、移除动作表示的量化步骤，并将未来状态预测限制在潜在表示空间，借助潜在时序一致性损失替代图像空间重建。这些改进使模型能够在潜动作空间内更有效区分控制相关的运动信号与与任务无关的环境干扰。实验中，研究者利用了名为“分散控制环境套件”(Distracting Control Suite, DCS)的测试平台，该平台在标准任务基础上加入了多样的干扰因素，包括动态视频背景、摄像机震动以及机器人自身视觉特征的变化，从而模拟更真实的复杂环境。通过训练含有五千条轨迹数据集，团队验证了改进后的潜动作模型能够显著提升面对干扰因素时的动作编码质量，较原始方法提升约八倍，同时提升了行为克隆的后续执行效果。尽管架构调整极大优化了模型识别控制相关动作的能力，但研究指出仅靠无监督学习仍难以完全消除干扰因素带来的负面影响。引入微量真实动作标签监督（仅占训练数据的2.5%）便可以在预训练阶段提供宝贵的指导，使潜动作模型在判别动作与干扰之间的界限时更加精准。
实践证明，这一少量的监督信息显著增强了模型在下游任务中的表现，性能提升达到四倍，极大弥补了干扰环境带来的学习挑战。这种监督辅助的潜动作学习方法不仅在多种测试任务中优于传统无监督方法，还在数据效率方面表现卓越，展现出潜力成为通用机器人训练的关键设计思路。论文中提出的LAOM（Latent Action Optimization Model）架构，通过采用共享编码器处理图像，结合多步因果辨识及未来状态预测模块，在潜在空间内实现更紧凑且去噪的动作表征。该模型摒弃了动作量化，使得潜动作空间连续且更具表达能力，同时借助潜在时序一致性优化，避免了传统基于图像重建引入的过多噪声和计算负担。研究所做的实验验证了LAOM模型在面对丰富且复杂的干扰数据时的鲁棒性，相比之前的LAPO模型拥有更高的动作预测准确率及下游强化学习表现。针对通用机器人模型未来发展，研究不仅对潜动作表示学习提出了更为现实的设计原则，也提醒整个学术及工业界在采集和构建训练数据时需充分考虑环境复杂度与干扰因素。
随着机器人应用场景的多样化，仅依赖干净、理想的训练数据已难以满足真实世界需求，全面有效地利用少量真实动作监督以及设计更强鲁棒性的模型结构是突破训练瓶颈的关键。此外，这项研究的影响不仅局限于机器人领域，在计算机视觉、视频理解以及多模态学习等方向同样具有广泛启示意义。环境干扰在许多视觉感知任务中普遍存在，对模型的可靠性与泛化能力形成了巨大挑战。相应的减噪策略、监督利用及潜空间设计对于提升多任务、多环境学习系统的稳定性至关重要。总结来看，训练数据中的干扰因素不可忽视，对通用机器人模型的动作理解和行为复制产生了深远影响。通过针对性改进潜动作学习算法与引入适度监督，可以有效缓解干扰导致的学习障碍，显著提升模型的实用性能。
未来的研究应持续探索如何结合多源信息与更先进的结构设计，进一步增强机器人在复杂多变环境中的智能决策与控制能力，推动人工智能机器人技术迈向更高层次的通用化与可靠性。
