当机器人需要学习复杂任务时，传统方法往往需要大量试错。一项来自加州大学伯克利分校的研究提出了一种创新算法，通过预测连续动作序列来显著提高学习效率。
传统强化学习（Reinforcement Learning, RL）中，机器人通常通过评估单个动作的价值（即Q值）来决策。这就像下棋时只考虑下一步怎么走，而忽略了后续几步的可能影响。论文提出的CQN-AS（Coarse-to-fine Q-Network with Action Sequence）算法改变了这一思路：它让机器人学会评估一连串动作的整体价值，相当于让AI具备“走一步看三步”的能力。
研究团队发现，当用包含多个连续动作的数据训练模型时，模型对任务回报的预测误差显著降低。例如在预测“打开橱门”这类任务时，使用5个连续动作序列的预测精度比单动作高出20%。这说明动作序列能更完整地反映任务执行的因果关系。
CQN-AS的创新在于设计了“由粗到精”的双层评估机制：
粗粒度阶段：快速生成一组可能的动作序列候选（例如“伸手→抓握→旋转”）；
精粒度阶段：对这些候选序列进行精细化价值评分，选择最优方案。
这种设计模仿了人类解决问题的方式——先构思大致方案，再细化执行细节。实验中，算法在45项机器人控制任务（如操作家用电器、整理桌面物品）上的成功率超越此前主流方法，尤其在稀疏奖励任务（即只有最终成功时才获得反馈的场景）中表现突出。
论文通过对比实验揭示了三个关键优势：
减少价值高估：传统RL算法常因过度乐观估计单动作价值而失效，而动作序列评估能更准确反映长期影响；
改善探索效率：机器人通过预演动作序列，能更快发现有效策略，避免盲目试错；
适应多模态任务：对于存在多种解决方式的任务（如“可以用左手或右手拿杯子”），序列评估能更好捕捉不同方案的差异性。
在模拟的家庭环境测试中，CQN-AS让机器人学习“将盘子移到指定位置”的效率提升约13-20%。这类进步对需要精细操作的场景尤为重要，比如：
医疗辅助机器人执行标准化操作流程
仓储机器人完成多步骤货物分拣
家用服务机器人处理复杂的日常家务
研究团队特别指出，该方法不依赖专家演示数据，仅通过环境交互就能自主学习，这降低了实际部署门槛。
尽管成果显著，算法仍有改进空间：
计算成本：评估长动作序列需要更多算力，目前通过序列长度限制平衡效率；
动态适应：在突发干扰（如物体突然移动）时如何快速调整序列仍需研究。
论文建议结合语言模型生成高层指令，可能是下一步突破点。