近年來，以ChatGPT、Claude為代表的對話式人工智能系統憑借海量互聯網文本數據，在文學創作、代碼調試、知識問答等領域展現出強大能力。然而，當工程師試圖將這些技術應用于實體機器人訓練時，卻發現僅靠語言數據遠遠不夠——要讓機械臂在復雜環境中精準完成抓取、堆疊等操作，必須依賴高度逼真的三維場景模擬。

麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室與豐田研究院的聯合研究團隊，開發出名為"可控場景生成"的創新技術，為機器人訓練開辟了新路徑。該系統通過程序化方式構建廚房、客廳等日常場景，其訓練數據庫包含超過4400萬個三維房間模型，涵蓋桌椅、餐具等各類物體的精確參數。不同于傳統依賴人工標注或簡單物理引擎的方法，新技術能自動將現有數字資產重組為符合物理規律的新場景，確保叉子不會穿透碗碟、書本不會懸浮在空中等基礎物理特性。

核心技術依托改進型擴散模型，該模型從隨機噪聲中逐步生成完整場景。研究人員創新性地引入"內部繪制"技術，如同在數字畫布上逐步添加物體并調整位置。更關鍵的是采用蒙特卡洛樹搜索算法，通過模擬數萬種可能的物體排列組合，自動篩選出最符合物理規則的場景配置。實驗顯示，系統能在餐廳場景中合理放置多達34件物品，遠超訓練數據中17件的平均水平，包括成功構建多層蒸籠堆疊等復雜結構。

強化學習機制的引入使場景生成更具針對性。系統在基礎訓練后進入第二階段，通過設定獎勵規則（如場景真實度評分）引導模型自我優化。這種機制使生成的廚房場景中，碗碟與蘋果的擺放準確率分別達到98%和86%，較同類技術提升超10個百分點。用戶還可通過自然語言指令定制場景，例如要求"在餐桌上布置四個蘋果和一個碗"，系統能快速生成符合要求的數字環境。

場景補全功能進一步拓展了應用范圍。當用戶提出"用相同物體重新設計布局"時，系統能保持部分元素不變，僅調整特定區域。比如在廚房場景中，可將蘋果從櫥柜轉移到餐桌，同時保持其他物品位置不變。這種靈活性使研究人員能高效創建大量變體場景，用于測試機器人處理不同空間配置的能力。

研究團隊強調，預訓練場景與目標場景的差異不會影響最終效果。通過引導策略，系統能突破原始數據分布限制，生成更符合實際需求的多樣化場景。在虛擬測試中，機器人已能完成將刀叉準確放入餐具筒、在多種環境下重新擺放面包等精細操作，動作流暢度接近真實世界。

盡管當前技術仍基于固定數字資產庫，但研究人員正探索生成全新物體和場景的可能性。未來計劃引入可交互的關節式物體，如可開啟的櫥柜門、能倒出的食物罐等，以增強場景動態性。此前開發的"Scalable Real2Sim"項目積累的互聯網圖像庫，也將為提升場景真實度提供支持。

行業專家對該技術給予高度評價。亞馬遜機器人公司科學家指出，傳統方法要么生成場景缺乏現實代表性，要么定制場景成本高昂，而新技術通過在現有大規模場景集上訓練生成模型，結合強化學習適配特定任務，在保證物理可行性的同時實現了三維空間的精準控制。豐田研究院專家認為，該框架結合訓練后優化與實時搜索的創新模式，為自動化場景生成提供了高效解決方案，特別是能生成對機器人訓練至關重要的"未見場景"，若能與互聯網數據深度融合，將成為推動機器人實用化的關鍵突破。