FAIR团队最新推出的Habitat3.0引起了广泛关注，这是一个令人激动的增强型AI模拟环境，旨在训练机器人在真实场景中进行导航。这一创新的推出对于提升AI模拟环境的仿真程度具有重要意义。
通过Habitat3.0，机器人可以在更真实的场景中接受训练，从而更好地适应复杂多变的真实世界环境。这种独特的训练方法可以显著提高机器人的智能水平和性能，使其在面对各种挑战时能够更加从容应对。
Habitat3.0代表了他们在所谓的“具身化AI”领域的不断进展，这意味着AI代理能够感知和与其环境互动，与人类合作，并在数字和物理世界中与人类伙伴安全共享环境。Habitat包含了虚拟环境的目录，如办公空间、家庭和仓库，可用于培训和优化AI驱动的机器人在现实世界中的导航。这些虚拟环境以极致的细节构建，使用红外捕捉系统精确测量物体的形状和大小，包括桌子、椅子甚至书籍。在这些环境中，研究人员可以训练机器人完成需要看到和理解周围环境的复杂多步任务。
Habitat3.0在这些现有功能的基础上增加了对机器人和人形化身的支持，使人类和机器人可以在许多不同任务上协作。例如，人类和机器人可以一起清理客厅或准备厨房食谱。根据研究团队的说法，Habitat3.0中的人形化身非常逼真，具有自然的步态和动作，从而实现了最逼真的低级和高级互动。
这一新的模拟环境允许机器人AI代理学习与人形化身一起在家居环境中执行日常任务，并在真实人类参与的情况下进行评估，从而有助于减少机器人学习所需的时间，加快新模型在安全的模拟环境中进行测试的速度。
除了Habitat3.0，还发布了Habitat Synthetic Scenes Dataset（HSSD-200），这是一个3D场景模拟数据集，用于训练机器人。相比之前的数据集，HSSD-200更准确地模拟了现实世界场景，包括多样的物体模型和物体的语义分类。这将有助于加速具身化AI研究，因为准确的3D模拟对于训练机器人至关重要。
最后，研究团队还引入了HomeRobot库，这是一个硬件和软件规范，供希望在现实世界中应用其Habitat训练模型的研究人员使用。HomeRobot基于用户友好的软件堆栈和廉价的硬件组件构建，意味着可以快速设置并准备进行现实世界的测试。它专门设计用于开放词汇的移动操作研究，这意味着机器人可以在任何未知环境中捡起物体并将其放在指定位置，从而必须能够感知和理解他们遇到的新场景。
总的来说，Meta的这一系列发布表明他们在培训和测试智能机器人方面取得了真正的进展，特别是在虚拟世界中进行的培训。这一进展将有助于加速机器人在日常生活中的应用，尤其是在人机互动方面的应用。未来，他们将继续研究机器人如何在不断变化的动态环境中与人类合作，以更好地适应我们生活的现实世界。