OceanGym：面向水下具身智能体的基准环境

我们介绍OceanGym，这是第一个全面基准，用于ocean underwater embodied agents，旨在推动AI在最具挑战性的真实环境中的应用。不同于陆地或空中领域，水下环境呈现出极端的感知和决策挑战，包括低可见度、动态海流，使得有效部署智能体异常困难。OceanGym包含八个真实的任务域和一个统一的agent框架，由多模态大型语言模型（MLLMs）驱动，集成感知、记忆和顺序决策。agent需要理解光学和声纳数据，自主探索复杂环境，并在这些严酷条件下完成长期目标。大量实验揭示了最先进的MLLMs驱动的agent与人类专家之间存在显著的差距，突显了感知、规划和适应性在海底环境中的持久难度。通过提供一个高保真、严格设计的平台，OceanGym为开发稳健的具身AI和将这些能力转移到真实世界的自主海底无人车辆提供了测试平台，标志着智能体能够运作于地球上最后未被探索的边缘的重要一步。该代码和数据可在https://github.com/OceanGPT/OceanGym上获取。