為何擴散策略在2026年改變機器人學習：技術突破與工業現實的融合

在一個研究突破常常未能轉化為實際應用的產業中，擴散策略（diffusion policy）作為一種方法論的突破，能帶來可衡量的成果。此方法由哥倫比亞大學與豐田研究所合作開發，將擴散模型——在圖像合成中使用的概率框架——應用於機器人行動建模。與傳統的回歸政策只輸出單一行動不同，擴散策略將政策學習視為一個反覆去噪的過程，從隨機噪聲開始，逐步精煉成精確且具適應性的行動序列。

自2023年推出以來，擴散策略在15個機器人操作任務中平均成功率提升46.9%，已成為工業自動化、製造優化等領域的實用解決方案。對於部署機器人的組織而言，這代表能更快部署機器人，並能應對現實世界中的遮擋、環境干擾與不可預測的變化，且需較少的再訓練成本。其結果是：運營停機時間縮短、實施成本降低，並且具有傳統方法難以達成的擴展性。

理解擴散策略：從噪聲到精確的機器人行動

擴散策略的核心思想是將機器人視覺運動策略重新定義為條件去噪過程。它不再為每個觀測值產生單一行動，而是從高斯噪聲開始，經由多次迭代，根據視覺輸入引導逐步轉化為行動序列。這種架構使機器人能夠處理多模態決策，例如在不同抓取方向或處理策略之間選擇，而不會陷入次優的局部解。

其底層機制借鑑擴散模型在圖像生成中的成功，例如Stable Diffusion透過逐步去噪隨機像素來生成高品質圖像。類似地，擴散策略將此原理應用於行動空間。去噪擴散概率模型（DDPM）利用神經網絡預測噪聲成分，並通過隨機動態逐步去除噪聲。對於機器人控制而言，這意味著可以將去噪過程條件化於觀測序列，生成平滑且可執行的行動軌跡。

去噪架構：擴散策略如何生成多模態行動序列

擴散策略的技術實現包括以下幾個協調組件：

核心去噪循環：從標準正態分布抽取噪聲樣本開始，經過K步反覆精煉。每一步都利用一個學習到的噪聲預測器（ε_θ），條件於當前觀測，逐步將噪聲轉化為連貫的行動序列。訓練則使用均方誤差（MSE）損失，對人工加入噪聲的行動數據進行優化。

遞歸視野控制（Receding Horizon Control）：擴散策略預測跨越規劃視野（例如提前16個時間步）的行動序列，但只執行其中的部分（例如8個步驟），然後重新規劃。此策略保持動作的平滑性，同時能快速響應環境變化，避免傳統方法中常見的抖動或不自然的軌跡。

視覺編碼策略：系統通過ResNet-18編碼器處理圖像序列，配合空間softmax注意力與群組正則化，整合視覺信息，無需明確建模關節分佈。此端到端訓練方式省去了手工設計特徵的需求。

網絡架構選擇：用戶可在穩定、預測性較高的卷積神經網絡（CNN）或處理複雜場景的時間序列擴散變換器（Time-Series Diffusion Transformers）之間選擇。Transformer能處理更複雜的情境，但需要更多超參數調整；CNN則提供較快的收斂速度，適用於標準操作任務。

推理加速：擴散隱式模型（DDIM）將去噪步數從訓練時的100步縮減到約10步，在NVIDIA RTX 3080 GPU上實現約0.1秒的延遲，對於實時閉環控制至關重要。

打破基準：擴散策略在15個機器人任務中的46.9%性能提升

在標準化基準測試中，擴散策略展現出明顯優勢。測試涵蓋來自四個主要基準的15個不同操作任務：

• Robomimic套件：舉起、放置瓶子、堆疊積木、掛工具、運輸任務
• Push-T：在視覺干擾下推動物體到目標位置
• 多模態積木推動：需多種有效解決策略的任務
• Franka Kitchen：複雜的多步序列操作

與當前方法（IBC能量基政策、BET變換器量化、LSTM-GMM）相比，擴散策略平均成功率提升46.9%。在Robomimic的RGB視覺任務中，成功率達到90-100%，遠超其他方法的50-70%。

實地演示亦證明其在實驗室外的應用：

• Push-T帶干擾：成功應對移動遮擋與物理干擾
• 6自由度杯子翻轉：在運動極限附近精確操作
• 醬料倒灑：管理液體動態，展現周期性螺旋運動

硬體方面，採用UR5協作機器人配備RealSense D415深度攝像頭。訓練數據集由50-200條示範軌跡組成。公開的模型檢查點與Colab範例在Push-T任務中成功率超過95%，在視覺任務中達到85-90%，且在多台硬體平台上均能保持此性能。

從實驗室到工廠：擴散策略的實務部署

工業應用中，擴散策略專注於需要高精度與適應性的操作任務。製造環境中，裝配線機器人能適應零件變異與環境變化，降低錯誤率，並將產能提升20-50%相較於傳統方法。研究實驗室則用於液體處理、工具使用與多物件交互等任務。

在汽車製造中，配備擴散策略的機器人能進行膠粘與組件裝配，並根據視覺反饋動態調整抓取方向與策略，降低人力監督需求，加快系統擴展速度，縮短新機器人部署的時間。

預計在管理大量機器人車隊的企業中，數月內即可實現投資回報，尤其是在環境變化頻繁或任務多樣的情況下。

為何擴散策略優於高斯混合模型與量化行動方法

傳統的策略學習方法多採用高斯混合模型或行動量化來處理不確定性，但這些方法在多模態行動分佈與高維控制空間中存在根本限制。擴散策略通過其隨機生成框架克服這些限制。

性能優勢體現在多方面：穩定的訓練動態避免了混合模型方法中常見的超參數敏感性；能自然處理6自由度以上的高維行動空間，超越量化方法的粒度限制；噪聲的引入使模型對觀測擾動與不確定性具有內在的魯棒性。

不過，推理時的計算需求較高，雖然DDIM加速技術能緩解此問題。從商業角度來看，這代表較高的計算投入，但換來的是長期的可靠性與性能提升。

與ALT、DP3及傳統方法的比較

儘管擴散策略已成為主流，但其他方案仍值得一提。**行動查找表（ALT）**通過記憶示範行動並在執行時檢索相似範例，計算負擔較低，適合邊緣設備，但缺乏擴散的生成彈性。**3D擴散策略（DP3）**則加入3D視覺表示以增強空間推理能力。**擴散PPO（DPPO）**結合強化學習，微調擴散策略以實現持續適應。

傳統方法方面，IBC（能量基）成功率通常比擴散低20-30%；BET（變換器量化）亦表現不及。對於預算有限的組織，ALT提供較低資源需求的可接受性能，但若追求競爭優勢，擴散策略仍是首選。

擴散策略的未來路徑：2026-2027年的商業化與展望

機器人技術發展迅速。結合強化學習的進一步探索能力，擴散策略有望在未來推向更高的成功率（接近99%）。到2026年底至2027年，預計將出現商業化的擴散策略解決方案，讓中小企業也能享受先進機器人的便利。

硬體方面，專用加速器與優化推理庫將進一步降低延遲，使實時性能在資源有限的平台上成為可能。這些進展將使擴散策略成為下一代自主操作系統的基礎設施。

擴散策略的採用：策略性實施以獲取競爭優勢

擴散策略代表一項經過驗證的實用進步，能在性能與環境適應性方面帶來明顯優勢。製造、物流與研發等行業應優先推動擴散策略的部署。

部署途徑包括：利用公開的GitHub資源（預訓練模型、微調範例）、互動式Colab範例，以及在標準平台（如UR機器人、RealSense感測器）上的硬體實作。根據任務複雜度與定制需求，整合通常需4-12週。

結合已建立的基準測試、實地應用證明與商業化支持，擴散策略有望成為2027年及以後高階機器人操作的行業標準。

常見問題：擴散策略的實施

擴散策略相較傳統模仿學習有何優勢？ 它能處理多模態行動與高維控制空間，訓練穩定性高，平均成功率比IBC高46.9%，在標準化基準中表現優異。

在實際機器人系統中，擴散策略的表現如何？ 利用視覺編碼器與遞歸視野控制，能有效應對環境干擾與擾動，已在Push-T物體操作與6自由度精密組裝任務中驗證。

部署擴散策略需要哪些硬體？ 最低配置為NVIDIA GPU（如RTX 3080）以實現約0.1秒的行動推理，配合RGB-D攝像頭（如RealSense D415）與遠程教學界面（如SpaceMouse）。

是否有輕量化替代方案？ 行動查找表（ALT）通過記憶與檢索示範行動，降低計算負擔，適合邊緣設備，但缺乏擴散的生成彈性。

擴散模型在機器人領域如何與圖像生成（如Stable Diffusion）相關聯？ 兩者都採用反覆去噪機制——機器人用於行動序列，圖像用於像素網格。底層數學框架一致，僅在域別上有所不同。