近年来，以ChatGPT和Claude为代表的聊天机器人凭借强大的任务处理能力迅速普及。无论是创作十四行诗、调试程序代码，还是解答冷门知识，这些人工智能系统都展现出惊人的适应性。其背后是互联网上数以十亿计的文本数据支撑，但当科学家试图将这些技术应用于实体机器人时，却遭遇了新的挑战。
机器人要成为合格的家居或工业助手，仅靠文本数据远远不够。它们需要通过实际操作演示掌握抓取、堆叠等空间技能，而真实的物理环境演示数据采集既耗时又难以精确复现。此前的研究尝试过两种路径：要么使用AI生成模拟数据，但常出现违背物理规律的错误；要么手动构建数字环境，但成本高昂且扩展性差。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室与丰田研究院的联合团队，提出了一种名为"可控场景生成"的创新方法。该技术通过程序化方式构建厨房、客厅等三维场景，使工程师能在虚拟环境中模拟海量真实交互。其训练基础是一个包含4400万个3D房间模型的庞大数据库，系统能将这些数字资产重新组合成符合物理规律的新场景。
核心技术基于扩散模型的"内部绘制"功能。研究人员将这一生成式AI系统比作数字画师：它从随机噪声开始创作，逐步在空白画布上填充桌椅、餐具等物体，最终形成具有真实物理特性的场景。例如，系统会自动避免"穿模"错误——确保叉子不会悬浮在碗的上方，这种细节处理对机器人训练至关重要。
在场景优化过程中，团队引入了"蒙特卡洛树搜索"算法。这种源自AlphaGo围棋程序的技术，能通过模拟多种可能性找到最优解。实验显示，该系统在一个简单餐厅场景中成功布置了34件物品（包括多层点心蒸笼），远超训练数据中平均17件的场景复杂度。MIT电子工程与计算机科学系博士生尼古拉斯·普法夫指出："这相当于让模型在部分完成的画作上持续创作，最终产出超越原始数据分布的复杂场景。"
强化学习机制的引入进一步提升了场景多样性。系统在完成初始训练后，会进入第二阶段：研究人员设定奖励标准（如物理真实性或物品丰富度），模型通过试错学习生成更高分的场景。这种训练方式使生成的场景往往与原始数据差异显著，例如在食品储藏架场景中，系统准确实现用户指令的成功率高达98%，在凌乱早餐桌场景中达86%，较同类技术提升超过10个百分点。
用户可通过自然语言直接操控场景生成。当输入"厨房桌上有一个碗和四个苹果"的指令时，系统能精准呈现相应布局。更复杂的需求如"用相同物体设计不同布局"，系统也能将苹果分散摆放在多个盘子上，或将棋盘游戏与书籍重新组合在书架上。这种灵活性为机器人训练提供了理想的测试平台，研究人员已在此环境中记录虚拟机器人完成餐具分类、面包摆放等任务的流畅操作。
尽管当前研究更多是概念验证，但团队已规划了明确的发展路径。未来计划整合生成式AI创造全新物体，而非仅使用现有资产库；引入可活动关节物体（如可开启的柜门），增强场景交互性。研究团队还考虑借鉴"Scalable Real2Sim"项目的经验，构建包含互联网图像的物体库，进一步提升虚拟环境的逼真度。
这项突破获得了工业界专家的认可。亚马逊机器人公司应用科学家杰里米·比纳吉亚评价道："该方法在大型现有场景集上训练生成模型，并通过强化学习适配特定需求，既保证了物理可行性，又全面考虑了三维空间的平移旋转，相比传统2D网格排列方法具有显著优势。"丰田研究院专家里克·科里则强调："这种结合训练后处理与推理时搜索的框架，为自动化场景生成提供了高效解决方案，特别是能生成对下游任务至关重要的'前所未见'场景。"
