模仿学习（Imitation Learning, IL） 的十年（2015–2025），是从“机械的轨迹复制”向“泛化性极强的行为逻辑提取”演进的十年。

这十年中，模仿学习解决了 AI 领域最核心的痛点：如何让机器人不再通过写死代码或漫长的随机试错，而是像人类学徒一样，看一眼就能学会复杂的技能。

一、 核心演进的三大技术范式

1. 行为克隆（BC）与轨迹匹配期 (2015–2018) —— “像素级的模仿”

• 核心技术： Behavioral Cloning (BC)、DAgger (Dataset Aggregation)。
• 技术逻辑： 机器人通过“状态-动作”对进行监督学习。人类演示一段抓取动作，机器人尝试在相同的坐标下复现该轨迹。
• 痛点： 协变量偏移（Covariate Shift）。一旦机器人在执行中稍微偏离了演示轨迹，它就不知道如何纠正，导致错误迅速累积并崩溃。
• 里程碑： ALVINN 等早期自动驾驶项目利用 BC 学习车道保持。

2. 生成对抗与逆强化学习期 (2019–2022) —— “理解意图而非轨迹”

• 核心技术： GAIL (Generative Adversarial Imitation Learning)、IRL (Inverse Reinforcement Learning)。

• 技术跨越：

• 逆向推理： 机器人不再死记硬背动作，而是通过演示推断人类的“奖励函数”（即人类为什么要这么做）。

• 对抗演化： 引入类似 GAN 的机制，让判别器区分“这是人做的”还是“这是机器人做的”，逼迫机器人动作越来越自然。

• 状态： 模仿学习开始能处理更复杂的长程任务，如乒乓球对打或灵活行走。

3. 2025 扩散策略与视频大模型时代 —— “看视频即学会”

• 2025 现状：
• 扩散策略 (Diffusion Policy)： 2025 年的模仿学习解决了多峰分布问题。如果演示者演示了两种绕过障碍物的方法，扩散模型能完美学到两者的逻辑，而不会像以前的模型那样取中间值导致撞墙。
• 视觉-语言-动作 (VLA) 模仿： 机器人通过观看互联网上数以亿计的人类操作视频（如 YouTube 上的做饭视频）进行自监督模仿，实现了零样本（Zero-shot） 迁移。
• eBPF 内核级感知流： 在大规模遥操作训练中，SE 利用 eBPF 在内核态直接处理触觉与视觉的同步，确保人类示教的数据在微秒级对齐。

二、 模仿学习核心维度十年对比表

三、 2025 年的技术巅峰：从“遥操作”到“视频预训练”

在 2025 年，模仿学习已经不再局限于穿戴式设备的示教：

1. 扩散策略 (Diffusion Policy) 的统治：
   这是 2025 年最强的模仿算法。它将模仿任务看作一个“去噪”过程。机器人观察人类洗碗，学到的不是一条固定轨迹，而是一个“动作场”。当外力干扰它时，它能像水流一样自动汇聚回正确的动作流中。
2. eBPF 驱动的“触觉模仿同步”：
   在 2025 年的精密手术模仿训练中，触觉反馈至关重要。SE 利用 eBPF 技术：

• 硬实时同步： eBPF 在 Linux 内核层直接捕获示教者的压力数据，并将其与视频帧进行原子级对齐。这使得模仿学习模型能学会“捏碎鸡蛋”与“拿起鸡蛋”之间微妙的力矩差异。

3. 大模型驱动的跨模态模仿：
   现在的机器人（如 Figure 02）能通过听人类描述动作来修正模仿。如果你说“再轻一点”，模仿学习层会自动调整输出层级的权重。

四、 总结：从“影子机器人”到“智能学徒”

过去十年的演进，是将模仿学习从一个**“死板的动作录制器”重塑为“能够从视觉中提取物理直觉、在交互中自适应环境的具身大脑”**。

• 2015 年： 你在纠结如何让机器人的抓取点偏移量小于 1 厘米。
• 2025 年： 你在利用 eBPF 审计和扩散策略，让机器人通过看一遍视频，就学会在凌乱的厨房里泡一盘完美的方便面。