具身智能1.4 ：延迟与噪声-物理世界的真实挑战（不同于 Token 的离散完美性）。

1.在 20 分钟的通信闭环里，你发出的指令是基于“过去”的状态（10分钟前），执行的动作将发生在“未来”（10分钟后）。因为仿真器里的物理引擎（Physics Engine）是基于简化公式的，它无法完美模拟现实世界中复杂的空气动力学、软体形变、温度对电路的影响，以及延迟和随机噪声。我们在仿真器（Simulation）里训练机器人时，就像在一个没有延迟、没有噪声的完美真空中。你看到敌人，开枪，但什

AggressiveYu

692人浏览 · 2026-01-27 18:18:10

AggressiveYu · 2026-01-27 18:18:10 发布

1. 从“上帝视角”跌落凡间：离散 vs. 连续

在纯粹的数字世界里，一切都是离散且完美的。当你在 Python 里写下 a = 5，a 永远是 5，不会是 4.999，也不会在 10 毫秒后才变成 5。当你输入一个 Token，Transformer 接收到的就是这个确定的整数 ID。在这个世界里，时间是逻辑步数（Step），没有物理时钟。

但在具身智能的世界里，机器人面对的是物理定律：

没有完美的值（噪声）： 传感器读数永远在跳动，电机永远无法精确输出你指令的扭矩。
没有瞬间的动作（延迟）： 光速是快的，但电路、计算、机械传动是慢的。

核心洞察： 在 LLM 中，错误通常源于逻辑（Hallucination）；在机器人中，错误往往源于物理（Physics）——即使逻辑完全正确，延迟和噪声也能让系统崩溃。

2. 延迟（Latency）：隐形的杀手

想象你在玩一个网络延迟极高的射击游戏（Ping 值 500ms）。你看到敌人，开枪，但什么也没打中，因为你看到的“敌人”其实是 0.5 秒前的残影。

机器人无时无刻不在玩这个“高延迟游戏”。

具身系统的“总延迟”构成：

一个典型的 Sense-Act 循环，延迟 ( $\Delta t_{total}$ ) 由以下部分串联而成：

感知延迟 ( $\Delta t_{sense}$ )：光线进入摄像头 $\rightarrow$ 曝光 $\rightarrow$ 读出数据 $\rightarrow$ 传输到内存。这通常需要 30ms - 100ms。
计算延迟 ( $\Delta t_{compute}$ )：神经网络推理（Inference）。如果你用大模型做决策，这里可能高达 200ms甚至数秒。
传输延迟 ( $\Delta t_{comm}$ )：CPU/GPU 将指令发给底层控制器（如 CAN 总线、Ethernet）。
机械延迟 ( $\Delta t_{mech}$ )：这是最容易被忽视的。电流流过线圈，电机产生磁场，克服静摩擦力，齿轮咬合，最后手臂真正动起来。物理惯性导致了必然的滞后。

为什么延迟会引发灾难？

在控制理论中，延迟会导致相位滞后（Phase Lag）。假设机器人要抓取一个移动的物体。如果没有延迟，它能实时跟踪。加上延迟后，当机器人“看到”物体偏左并试图向左修正时，物体可能已经回到中间了。结果机器人向左猛冲，发现偏得更远了，又向右猛冲……

这就是可怕的震荡（Oscillation）。在极端情况下，系统会发散（Diverge）——机器人会剧烈抖动直至把自己拆散。

3. 噪声（Noise）：世界充满了谎言

如果说延迟是“迟钝”，那噪声就是“幻觉”。在物理世界中，没有任何测量是绝对准确的。

A. 观测噪声（Observation Noise）

你的眼睛（摄像头）和耳朵（麦克风）都在“撒谎”。

深度相机（Depth Camera）： 对着一面白墙或反光镜子，你会看到很多黑洞或错误的距离值。
激光雷达（LiDAR）： 雨雪雾天会产生大量的噪点。
IMU（惯性测量单元）： 哪怕机器人静止不动，加速度计读数也会在 0附近疯狂跳动（高斯白噪声）。

数学上，我们不再说观测值 $y$ 等于真实状态 $x$ ，而是：

$y_t = x_t + \epsilon_{sense}, \quad \epsilon_{sense} \sim \mathcal{N}(0, \sigma^2)$

B. 执行噪声（Process/Actuation Noise）

你想走直线，但你走不出直线。

摩擦力不均： 地面一边滑一边涩。
电机死区： 只有电压超过一定阈值，电机才会转动。
磨损与间隙： 齿轮之间的空隙（Backlash）导致你指令转 1 度，实际轮子没动。

数学上，下一个状态 $x_{t+1}$ 不仅仅由当前状态 $x_t$ 和动作 $u_t$ 决定：

$x_{t+1} = f(x_t, u_t) + \epsilon_{proc}$

这意味着，具身智能不仅要规划（Plan），更要推断（Infer）和修正（Correct）。 这也是为什么我们在后面章节需要学习“卡尔曼滤波”和“概率机器人学”的原因。

4. 具身智能的应对之道：Sim-to-Real Gap

这引出了具身智能领域最著名的问题：Sim-to-Real Gap（虚实迁移鸿沟）。

我们在仿真器（Simulation）里训练机器人时，就像在一个没有延迟、没有噪声的完美真空中。机器人在仿真里学会了跑酷，但一部署到真机上，往往会像醉汉一样摔倒。

为什么？ 因为仿真器里的物理引擎（Physics Engine）是基于简化公式的，它无法完美模拟现实世界中复杂的空气动力学、软体形变、温度对电路的影响，以及延迟和随机噪声。

正因为延迟和噪声的存在，导致了具身智能的技术栈必须极其复杂：

因为有延迟，我们不能指望 AI 像回合制游戏一样思考。我们需要高频控制（50Hz ~ 1000Hz）和预测未来（第9章：世界模型）。
因为有感知噪声，我们不能直接信赖传感器。我们需要滤波算法（卡尔曼滤波）来融合多传感器数据，从噪声中提取真相。
因为有执行噪声，我们不能只做开环规划。我们需要闭环反馈（PID和鲁棒性策略（RL）来不断修正误差。

ChatGPT 犯错可能只是说了一句胡话；机器人犯错（由于延迟或噪声），可能会撞碎玻璃、损坏自身，甚至伤害人类。

习题

假设你正在通过远程操控（Teleoperation）控制一台位于火星的探测车。

地球到火星的信号传输延迟约为 10 分钟（单程）。
问题： 为什么你不能像玩赛车游戏一样实时控制它？如果探测车前方 5 米处突然出现悬崖，而在你的屏幕上探测车还在平地上行驶，会发生什么？
进阶： 这种情况下，探测车应该具备什么样的“自主权（Autonomy）”才能生存？（提示：思考 Reflex System 与 Conscious System 的区别）。

1.在 20 分钟的通信闭环里，你发出的指令是基于“过去”的状态（10分钟前），执行的动作将发生在“未来”（10分钟后）。如果你的屏幕显示前方平坦，实际火星车可能已经到了悬崖边。当你看到悬崖并按下“停止”键时，指令传到火星又是 10 分钟后了——此时车早已坠毁。

地球端（High-Level）： 人类不发送具体的电机指令（如“左轮转速 50rpm”），而是发送任务指令（如“移动到坐标 [x,y] 处的岩石”）。

火星车端（Low-Level / Real-time）： 必须具备局部自主权（Local Autonomy）。它需要一个高频的本地反射弧（Reflex Loop），利用本地传感器（激光雷达/视觉）实时检测障碍。一旦检测到悬崖，无论人类有没有指令，必须立即覆盖（Override）原有路径，触发急停或避障。

这就是具身智能中的“系统快慢思考”。底层控制必须极快且就在本地（脊髓反射），高层规划可以慢且在云端/大脑（皮层思考）。

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