具身AI工程师面试题 | AI生成和翻译
以下是一套为具身AI工程师岗位量身定制的全面面试题集，重点聚焦现代视觉运动策略学习，特别是Diffusion Policy、RT-2、ACT（动作分块Transformer） 以及通用具身智能技术。
具身AI与机器人基础
- 具身AI与传统“非具身”大语言/视觉模型的核心区别是什么？
- 为何具身AI中的仿真到现实迁移比计算机视觉或NLP任务更具挑战性？
- 对比具身AI与LLM或视觉基础模型在数据需求和缩放定律方面的观察。
- 在实际机器人部署中，如何考虑安全性与鲁棒性（例如故障模式、恢复行为）？
Diffusion Policy（加州大学伯克利分校，Chi等人，2023-2025）
- 阐述Diffusion Policy的核心思想，以及扩散模型为何特别适用于视觉运动控制。
- 说明使用扩散模型作为策略时的前向/反向过程。如何基于视觉观测对动作去噪？
- 与先前的模仿学习基线（例如基于MSE的行为克隆、GCBC、Transformer BC）相比，Diffusion Policy的主要优势是什么？
- Diffusion Policy常使用带有FiLM条件化或交叉注意力的U-Net骨干网络。比较这两种视觉条件化方法在性能和推理速度上的表现。
- Diffusion Policy中无分类器引导如何工作？它如何在测试时影响探索与利用？
- 在2024-2025年的版本中，Diffusion Policy已与场景图或语言条件化结合。你会如何为扩散策略添加高层次语言目标？
- 在实际机器人部署中，你观察到Diffusion Policy有哪些常见故障模式？如何缓解？
RT-2（Google DeepMind，2023-2024）
- RT-2是什么？它如何将视觉语言模型（PaLI-X / PaLM-E）协同微调为机器人动作？
- 解释RT-2中用于连续动作的标记化方案。为何将动作离散化为分桶？
- RT-2声称具备涌现能力（例如思维链推理、算术、符号理解）并迁移至机器人领域。你在实践中是否复现或观察到这些能力？
- 比较RT-2与OpenVLA和Octo。在哪些场景下你会优先选择RT-2？
- 与Diffusion Policy或ACT相比，RT-2如何处理长周期任务和多任务泛化？
ACT（动作分块Transformer，Tony Zhao等人，2023）
- 在基于Transformer的策略中，动作分块解决了什么问题？为何分块对于10-50 Hz的实时控制至关重要？
- 描述ACT架构：动作如何分块、潜在目标如何计算、方差如何建模？
- 在样本效率、推理速度和接触密集任务成功率方面，比较ACT与Diffusion Policy。
- ACT最初使用CVAE进行潜在建模，后续版本采用流匹配或扩散方法。新版本带来了哪些优势？
更广泛的视觉运动策略领域
- 比较2024-2025年四大视觉运动策略家族：
- Transformer序列模型（ACT、Octo）
- Diffusion Policy系列
- VLA风格模型（RT-2、OpenVLA、Octo-Transformer）
- 流匹配策略（例如MIMo、Aurora）
- 在实时机器人（例如人形机器人或移动机械臂）中，何时会选择流匹配而非扩散方法？
- 近期模型如Octo（UC Berkeley，2024）和OpenVLA（Stanford/PMI，2024）如何结合ACT和RT-2的优势？
- 你认为基础模型（例如将动作嵌入到与语言/图像标记相同的空间）在未来2-3年的具身AI中将扮演什么角色？
系统设计与工程问题
- 为使用Diffusion Policy或ACT的双臂移动机械臂设计一个采集10万+条真实世界数据集的完整训练流程。
- 如何在边缘GPU（例如Jetson Orin）上实现视觉运动策略的实时运行（≥30 Hz）同时保持高成功率？
- 如果一个策略在仿真中完美工作，但在真实机器人上完全失败，系统化调试检查清单是什么？
- 如何将力觉/触觉感知作为额外模态添加到现有的仅视觉Diffusion Policy或RT-2模型中？
- 解释如何使用这些方法快速适应（少样本或零样本）新的物体实例或新背景。
研究与未来方向
- 你认为到2027年具身AI领域将发展到何种程度——我们会有通用家庭机器人吗？当前最大的障碍是什么？
- 你相信当前模仿学习+互联网规模预训练范式（OpenVLA、Octo等）已足够，还是我们仍需要强化学习或主动数据收集来实现真正的泛化？
这些问题涵盖从基础知识到前沿研究细节及实际工程挑战——非常适合2025年中高级具身AI工程师或研究员的面试。祝您面试顺利！