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Meta AI 开源 Habitat 仿真平台
Meta AI 开源了 Habitat，一个用于具身 AI 研究的仿真平台。Habitat 提供高保真 3D 环境、物理模拟和可扩展的交互框架，支持多 agent 协同训练，可训练机器人在复杂场景中的感知、导航和操作能力。开源旨在降低具身 AI 研究门槛，让学术界和工业界都能利用该平台进行实验与验证。
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导读
Facebook AI 在 2019 年 6 月将 AI Habitat 开源，定位为面向具身智能研究的通用仿真平台，并已经在 CVPR 2019 的 Habitat Embodied Agents workshop 期间举办过一场自主导航挑战赛，向获胜队伍发放 Google Cloud credits。在此之前，Facebook AI 于 2018 年 2 月召集了来自十余家机构的研究者，专门讨论具身 AI 缺乏标准化的问题，超过一年的迭代结果便是 Habitat。
系统结构上 Habitat 由三层模块拼接，每一层都能单独替换以匹配不同的 agent、训练范式、评估协议和场景资产。最底层的 Habitat-Sim 通过统一的层级化 scene graph 表示 Gibson、Matterport3D 以及 FRL 的 Replica 重建结果，把数据集差异抽象在底层之下，外层调用因此保持一致。这种设计区别于以往将参数耦合的仿真器，使得资产复用、跨数据集比较成为可能。
对研究社区而言，Habitat 提供的价值不止于仿真速度。它把 RL 训练的样本效率优势继承下来，又指向一个更宽的目标：让具身 agent 摆脱对昂贵标注数据集的依赖，转而在主动环境里学习。Facebook AI 将其视为自监督训练路线的延伸，希望以一份共同的基准框架推动机器人感知与导航研究的横向比较。