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将深度学习扩展到大量，多样化的互联网数据已经在视觉和自然语言的理解和产生中产生了极大的一般能力。但是，在机器人技术中收集的数据仍然稀缺和挑战，看到机器人学习难以获得类似的一般能力。从视频（LFV）方法中学习的有希望的学习旨在通过使用大型互联网视频数据来增强传统机器人数据来解决机器人数据瓶颈。此视频数据提供了有关身体行为和世界潜在物理学的广泛基础信息，因此对于通才机器人来说可能是非常有用的。在本调查中，我们介绍了LFV新兴领域的详细概述。我们概述了基本概念，包括LFV的好处和挑战。我们提供了当前方法的综合评论，以从大规模的互联网视频中提取知识，解决LFV中的关键挑战，并通过使用视频数据来提高下游机器人和强化学习。该调查以对LFV的挑战和机遇的批判性讨论结束。在这里，我们主张可扩展的基础模型方法，这些方法可以利用可用的互联网视频范围来改善机器人策略和动态模型的学习。我们希望这项调查能够为LFV的进一步研究提供信息，并推动发展通用机器人的进步。
从互联网视频中学习通才机器人
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