支付宝公布具身智能体控制新专利：基于自回归预测模型实现动作推理
近日，支付宝（杭州）数字服务技术有限公司公布了一项关于具身智能体控制的发明专利。该专利提出了一种利用自回归预测模型，结合当前观测数据与历史运行数据来预测未来环境状态并生成目标动作的方法。这一技术路径旨在提升具身智能体在复杂任务中的自主决策与执行能力。
事件概述
近日，支付宝（杭州）数字服务技术有限公司公布了一项名为“具身智能体的控制方法、模型训练方法、设备和存储介质”的发明专利。该专利的核心在于通过算法优化，提升具身智能体在执行目标任务时的环境感知与动作规划能力。
核心技术方案
根据专利摘要，该控制方法主要包含以下关键步骤：
- 数据采集：在具身智能体执行目标任务的过程中，实时获取当前时间步的观测环境数据。
- 模型输入：将当前的观测环境数据，与具身智能体在目标任务各历史时间步的历史运行数据相结合，共同输入至已训练的自回归预测模型（Autoregressive Prediction Model）中。
- 状态预测与动作推理：利用自回归预测模型预测下一时间步的环境数据，并基于预测结果推理出对应的目标动作。
- 动作执行：控制具身智能体执行上述推理出的目标动作。
技术意义
该技术方案展示了从“感知”到“预测”再到“决策”的闭环逻辑。通过引入自回归预测模型处理时序数据，系统能够更准确地预判环境变化，从而指导具身智能体做出更合理的动作选择，为机器人及智能体在动态环境中的稳定运行提供了新的技术路径。