生成式策略（如 Diffusion Policy 和 Flow Matching）在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中展現(xiàn)了強(qiáng)大的多模態(tài)分布擬合能力，但其多步迭代采樣帶來的高延遲一直是實(shí)時(shí)控制的痛點(diǎn)。

清華大學(xué)智能駕駛課題組 iDLab，加州大學(xué)伯克利分校人工智能研究院 BAIR在ICLR 2026 (Oral, Top 1%)聯(lián)合發(fā)表的最新研究成果《Mean Flow Policy with Instantaneous Velocity Constraint for One-step Action Generation》：突破生成式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率與質(zhì)量瓶頸，實(shí)現(xiàn)最快最好的單步動(dòng)作生成。該研究工作由清華大學(xué)博士生占國建和陶樂天在李升波教授指導(dǎo)下完成。

• 論文標(biāo)題：Mean Flow Policy with Instantaneous Velocity Constraint for One-step Action Generation
• 論文鏈接：https://openreview.net/forum?id=mIeKe74W43

本文最新研究成果MVP (Mean Velocity Policy)：提出了一種建模均值速度場(chǎng)（Mean Velocity Field）的新型生成式策略。該方法通過引入瞬時(shí)速度約束（IVC）作為關(guān)鍵的邊界條件，解決了均值流學(xué)習(xí)中的解不唯一性問題，并且設(shè)計(jì)了復(fù)合生成與選擇機(jī)制，確保在線強(qiáng)化學(xué)習(xí)過程中策略 “步步變強(qiáng)”。MVP 實(shí)現(xiàn)了極致的單步生成 —— 從噪聲直接映射到動(dòng)作，徹底消除了迭代計(jì)算開銷。在 Robomimic 和 OGBench 等高難度具身智能基準(zhǔn)測(cè)試中，MVP 不僅取得了 SOTA 的成功率，更在訓(xùn)練和推理速度上實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)的提升。

背景：生成式強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率與質(zhì)量瓶頸

在具身智能（Embodied AI）和機(jī)器人控制領(lǐng)域，面對(duì)復(fù)雜的任務(wù)，最優(yōu)動(dòng)作往往呈現(xiàn)多模態(tài)分布（Multimodal Distribution）。傳統(tǒng)的單高斯策略難以應(yīng)對(duì)，而基于擴(kuò)散模型（Diffusion）或流匹配（Flow Matching）的生成式策略雖然表達(dá)能力強(qiáng)，但通常依賴幾十甚至上百步的迭代去噪，導(dǎo)致推理延遲極高，難以滿足機(jī)器人高頻控制的實(shí)時(shí)性要求。為了提高推理速度，字節(jié)跳動(dòng)、加州伯克利等團(tuán)隊(duì)曾嘗試通過大步長離散化或單步蒸餾等技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，但往往不可避免地以犧牲生成質(zhì)量為代價(jià)，陷入了速度與精度難以兩全的瓶頸。

核心問題出現(xiàn)了：我們能否在保持流模型強(qiáng)大表達(dá)能力的同時(shí)，直接實(shí)現(xiàn)一步到位的動(dòng)作生成？

MVP 給出的答案是肯定的。相比于傳統(tǒng)方法學(xué)習(xí) “瞬時(shí)速度” 逐步生成動(dòng)作，MVP 學(xué)習(xí)的是 “均值速度”，這使得它能夠直接跨越時(shí)間步，一步生成目標(biāo)動(dòng)作。

核心貢獻(xiàn)：MVP—— 兼具生成式策略的 “高表達(dá)能力” 與單步生成的 “高時(shí)間效率”。

技術(shù)一：瞬時(shí)速度約束錨定，精確極速的均值流策略

傳統(tǒng)的 Flow Matching 往往受限于 “步步為營”：它學(xué)習(xí)的是某一時(shí)刻的瞬時(shí)速度，導(dǎo)致推理時(shí)必須像歐拉積分那樣多步逼近。而 MVP 另辟蹊徑，直接建模時(shí)間區(qū)間內(nèi)的均值速度。這種設(shè)計(jì)允許網(wǎng)絡(luò)直接學(xué)習(xí)如何 “跨越時(shí)間”，在推理階段實(shí)現(xiàn)從初始噪聲到目標(biāo)動(dòng)作的單步跳躍，真正做到了 “一步即終點(diǎn)”。

然而，單純學(xué)習(xí)均值速度存在一個(gè)致命的理論困局：由于缺乏明確的邊界條件，描述均值速度的常微分方程（ODE）存在無窮多組解。這會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時(shí)陷入不確定性，產(chǎn)生嚴(yán)重的擬合偏差。

為了破局，該研究引入了瞬時(shí)速度約束（Instantaneous Velocity Constraint, IVC）作為 “定海神針”：

1.物理直覺：在時(shí)間間隔趨于零的極限下，均值速度必須收斂于瞬時(shí)速度。

2.理論護(hù)航：IVC 為 ODE 顯式提供了唯一的邊界條件。論文中的 Theorem 3 從理論上證明了，最小化 IVC Loss 可以強(qiáng)制積分常數(shù)誤差歸零。

通過 IVC 的錨定，MVP 在省去繁瑣迭代步驟的同時(shí)，極大地提升了策略擬合的精度與穩(wěn)定性，實(shí)現(xiàn)了精度與速度的雙重突破。

技術(shù)二：復(fù)合生成與選擇，確保策略 “步步變強(qiáng)”

強(qiáng)化學(xué)習(xí)沒有現(xiàn)成的專家動(dòng)作供生成式模型進(jìn)行匹配，為了實(shí)現(xiàn)生成式策略提升，MVP 采用了 Generate-and-Select（復(fù)合生成與選擇）機(jī)制，以自舉方式進(jìn)行動(dòng)作優(yōu)選與匹配，逐步收斂至多模態(tài)最優(yōu)策略。

1.高效生成 (Generate)：利用 GPU 并行能力快速生成 N 個(gè)候選動(dòng)作。

2.智能優(yōu)選 (Select)：利用 Q 函數(shù)對(duì)候選動(dòng)作精確評(píng)分，鎖定最優(yōu)執(zhí)行方案。

理論保證：論文中的 Theorem 1 證明了，該機(jī)制能確保策略性能的單調(diào)提升。它將增益拆解為 Best-Select 優(yōu)勢(shì)（嚴(yán)格非負(fù)）與擬合誤差。只要通過 IVC 約束將誤差控制在極低水平，Generate-and-Select 就能確保策略在迭代中穩(wěn)定變強(qiáng)。這一理論貢獻(xiàn)為 MVP 的收斂性和最優(yōu)性提供了嚴(yán)格的數(shù)學(xué)保障。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：刷新 SOTA，征服具身機(jī)器人靈巧操作挑戰(zhàn)

研究團(tuán)隊(duì)在 Robomimic 和 OGBench 兩大主流機(jī)器人操作基準(zhǔn)上進(jìn)行了廣泛測(cè)試，涵蓋了從基礎(chǔ)的 Lift、Can 到極具挑戰(zhàn)性的 Cube-Double/Triple 等 9 個(gè)稀疏獎(jiǎng)勵(lì)任務(wù)。

1.MVP 在絕大多數(shù)任務(wù)上都取得了 SOTA 性能。特別是在長視距、高難度的方塊錯(cuò)位重排任務(wù)中，MVP（粉色）表現(xiàn)出更快的在線收斂速度和更高的最終性能。

2. 得益于單步生成的特性，MVP 在計(jì)算效率上展現(xiàn)了壓倒性優(yōu)勢(shì)。

• 訓(xùn)練速度：相比于需要多步去噪計(jì)算的 QC，F(xiàn)QL 和 BFN，單步生成動(dòng)作的 MVP 的在線訓(xùn)練吞吐量（iter/s）提升超過 50%。
• 推理延遲：在統(tǒng)一的無編譯加速的 CPU 環(huán)境下，MVP 的單步推理耗時(shí)僅為幾毫秒，而同樣而同樣基于生成式流模型的 BFN 和 QC 等方法則需百毫秒量級(jí)。這使得 MVP 能夠輕松部署在算力受限的具身機(jī)器人本體上。

總結(jié)與展望

在本研究中，團(tuán)隊(duì)直擊了生成式強(qiáng)化學(xué)習(xí)在交互訓(xùn)練與實(shí)時(shí)控制場(chǎng)景下 “采樣速度慢、推理延遲高” 的痛點(diǎn)，提出了 MVP（Mean Velocity Policy）框架，通過學(xué)習(xí)均值速度場(chǎng)繞過了復(fù)雜的時(shí)序迭代采樣過程，實(shí)現(xiàn)了無需蒸餾的單步極速生成。為了彌補(bǔ)均值流學(xué)習(xí)在邊界條件上的理論缺失，研究設(shè)計(jì)了瞬時(shí)速度約束（IVC），從數(shù)學(xué)底層保證了策略函數(shù)的高精度擬合。實(shí)驗(yàn)表明，MVP 在保持 SOTA 成功率的同時(shí)，不僅顯著縮短了訓(xùn)練周期，更將推理延遲壓低至毫秒量級(jí)。這種 “極速生成” 與 “高精控制” 的深度融合，為未來追求極致響應(yīng)速度的具身智能系統(tǒng)指明了新的范式。