清华等机构开源全球首个具身智能“渲训推一体化”强化学习框架RLinf

1. 具身智能：从“感知”到“行动”的算力挑战

当AI大模型在图像识别、自然语言处理等“感知”任务中不断突破时，业界已将目光投向更复杂的“行动”领域——具身智能（Embodied AI）。这种让AI拥有“身体”，在物理或虚拟环境中自主感知、决策、操作的技术，被视为人工智能从“认知”走向“实践”的下一个里程碑。无论是机器人精准抓取物体、自动驾驶汽车应对突发路况，还是虚拟人在元宇宙中流畅交互，具身智能的落地都离不开强化学习（RL）的支撑。

然而，具身智能的训练远比传统大模型复杂。它不仅需要处理多步决策的“大脑”模型（如VLM），还需实时运行物理仿真与3D渲染的“身体”模拟器，二者高频交互导致渲染、训练、推理资源严重竞争。OpenAI在红杉资本闭门会上曾预测，未来强化学习的算力需求将超过预训练阶段，如何破解“渲训推一体化”的效率瓶颈，成为行业亟待突破的难题。

就在这一背景下，清华大学、北京中关村学院、无问芯穹联合北京大学与伯克利等机构，正式开源了全球首个面向具身智能的“渲训推一体化”强化学习框架——RLinf。这一框架通过创新的混合式执行模式与灵活架构设计，直接回应了具身智能训练中的核心痛点。

2. 传统强化学习框架的瓶颈：渲染与训练的资源争夺战

要理解RLinf的突破性，需先看清传统强化学习框架在具身智能场景下的局限。具身智能体的训练流程涉及两大核心组件：模型（Actor） 负责决策输出，模拟器（Simulator） 负责环境渲染与物理反馈，二者需毫秒级高频交互，对资源调度提出极高要求。

现有框架主要采用两种执行模式，但均存在明显缺陷：

• 共享式执行：所有GPU同时运行模型和模拟器，组件频繁切换导致算力浪费，效率损失可达30%以上；
• 分离式执行：不同GPU分配不同组件（如部分GPU跑模型、部分跑模拟器），但资源利用率低，易出现“系统气泡”（某组件空闲时，对应GPU资源闲置）。

以主流仿真器Isaac Gym为例，其虽支持GPU加速渲染，但模型与模拟器的资源竞争仍导致训练效率低下。数据显示，传统框架中约40%-60%的算力被无效占用，这也是为何具身智能模型（如VLA）训练周期常长达数周甚至数月。

此外，具身智能领域的技术路线尚未统一：既有侧重长程规划的“大脑”模型（如RoboBrain），也有专注精细操作的“小脑”模型（如OpenVLA），甚至“大小脑联合”的快慢系统（如pi 0.5）。传统框架多为单一架构设计，难以适配多样化模型需求，进一步限制了研发效率。

3. RLinf框架：六层架构支撑“渲训推一体化”

RLinf的诞生，正是为解决上述痛点。其名称中“inf”既代表“infrastructure”（基础设施），也寓意“infinite”（无限扩展能力），核心目标是为具身智能提供极致灵活、可扩展的训练底座。

框架采用六层分层设计，从用户接口到硬件资源实现全链路优化，具体架构如下：

这种分层设计既保证了系统的灵活性——用户无需关注底层硬件细节，即可通过高层接口定义训练流程；又实现了资源的高效利用，为“渲训推一体化”提供了坚实的技术支撑。

4. 混合式执行与M2Flow：让算力利用率提升120%的核心创新

RLinf最亮眼的技术突破，在于其混合式执行模式与M2Flow（Macro-to-Micro Flow）机制。这一设计直接针对传统模式的效率瓶颈，通过“粗细粒度结合”的流水线优化，将共享式与分离式执行的优点融合。

4.1 三种执行模式的对比

4.2 M2Flow机制：从“用户定义”到“系统优化”的无缝衔接

M2Flow机制是混合式执行的核心引擎。其工作流程可概括为“用户定义宏工作流，系统自动映射微执行流”：

1. 用户侧：将训练流程中的组件（如模拟器、推理引擎）封装为Worker，通过简单API定义执行顺序，例如：

   # 示例：定义模拟器与推理Worker
   rlinf.define_worker(name="simulator", func=run_physics_sim)
   rlinf.define_worker(name="inference", func=run_llm_inference)
   # 启动混合式执行
   rlinf.run(workers=["simulator", "inference"], mode="hybrid")
   

2. 系统侧：自动分析Worker的资源需求（算力、显存、通信频率），动态分配GPU资源、批大小及执行时机。例如，将高频交互的模拟器与推理Worker分配至相邻GPU，通过零拷贝共享内存降低延迟；将计算密集型的训练Worker分配至独立GPU，避免资源竞争。

这种设计让用户无需修改代码，仅通过配置参数即可切换三种执行模式，极大提升了框架的灵活性。实测数据显示，基于RLinf训练VLA模型时，效率提升达40%-60%，系统气泡几乎完全消除。

5. 多后端集成：兼顾“大脑”与“小脑”的多样化需求

具身智能领域模型架构的多样性，要求框架具备强大的兼容性。RLinf通过低侵入式多后端集成，完美适配不同类型模型的训练需求：

5.1 两大后端方案与适用场景

例如，研究团队在训练70亿参数的具身VLM时，采用Megatron后端实现了千卡集群的高效并行，训练周期从传统框架的14天缩短至5天；而验证新型VLA算法时，通过FSDP后端直接加载Hugging Face预训练模型，24小时内即可完成初步实验。

5.2 生态兼容性：从模型库到机器人系统

RLinf不仅兼容主流AI工具链，还深度接入机器人开发生态。其已与Hugging Face模型库对接，提供20+预训练VLA模型；同时支持ROS 2机器人中间件，可直接将仿真环境中训练的策略部署至实体机器人（如UR5机械臂），打通“仿真-实机”闭环。

6. 性能验证：从具身智能到数学推理的跨场景突破

RLinf的高效性不仅体现在具身智能场景，其灵活架构还支持快速迁移至其他强化学习任务。团队公开数据显示，基于RLinf训练的数学推理大模型在多项权威数据集上刷新SOTA：

• 1.5B参数模型：在AIME24（美国数学邀请赛）数据集准确率达82.3%，超过GPT-4的79.5%；
• 7B参数模型：在GPQA-diamond（高难度问答数据集）得分68.7，超越Claude 3 Opus的65.2；
• 训练效率：同等算力下，数学推理模型训练速度较DeepMind的AlphaCode 2提升120%，验证了框架在非具身场景下的泛化能力。

在具身智能核心任务中，RLinf的表现同样亮眼：训练OpenVLA模型时，机器人抓取成功率从基线的62%提升至87%，且训练时长从10天压缩至4天，充分证明“渲训推一体化”设计的实际价值。

7. 行业反响：首周星标破800，成具身智能研发新基建

RLinf自开源以来，迅速获得学术界与工业界关注。其GitHub仓库首周Star数即突破800，被OpenXLab（阿里云AI平台）、启智社区（中科院计算所）纳入AI工具链推荐项目。

行业反馈聚焦于三大亮点：

• 效率革命：某机器人实验室负责人表示，“RLinf让我们的机械臂训练效率提升3倍，原本需要3周的抓取任务优化，现在1周即可完成”；
• 易用性：清华大学自动化系博士生评价，“无需深入底层优化，通过几行代码就能定义复杂训练流程，极大降低了具身智能的入门门槛”；
• 生态潜力：华为昇腾团队已与RLinf合作开发适配插件，计划将框架纳入昇腾AI开发者套件，推动国产化硬件在具身智能领域的应用。

8. 资源获取与未来展望

8.1 快速上手RLinf

RLinf已全面开源，相关资源可通过以下渠道获取：

• 代码仓库：GitHub - RLinf/RLinf（含详细教程与示例）
• 技术文档：RLinf ReadTheDocs（API说明与最佳实践）
• 预训练模型：Hugging Face RLinf主页（20+具身智能与数学推理模型）

8.2 局限与未来计划

目前RLinf仍存在一定局限，例如暂不支持光学动作捕捉设备的实时交互。团队计划在2024年Q4发布物理引擎接口插件，进一步扩展在机器人精细操作场景的应用。

长远来看，RLinf的开源为具身智能研发提供了标准化基础设施。随着框架的迭代与社区的参与，我们有望看到更多机器人、自动驾驶、虚拟人领域的创新应用落地，加速AI从“感知世界”到“改变世界”的跨越。

参考链接

• OpenAI在红杉资本闭门会上的分享图片
• 推理大模型与具身智能体对比图片
• RLinf系统及亮点介绍图片
• 共享式、分离式和混合式执行模式对比图片
• RLinf代码仓库
• RLinf Hugging Face模型库
• RLinf使用文档
• 文章来源：机器之心