人形機器人在商業(yè)化進程中面臨著復雜任務執(zhí)行難度大,交互能力不足、研發(fā)成本G、場景覆蓋低等問題。隨著Al大模型技術不斷發(fā)展,大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期, 促使人形機器人在語言處理、場景理解、運動控制等方面加速突破,執(zhí) 行更多復雜任務場景,加速其通用化和智能化進程。
| 大模型 | 宇商 | 說明 |
| ChatGPT for Robotics | 微軟 | 幫助人機器人更好理解用戶需求和指令,提升任務執(zhí)行準確度 |
| Robocat | 谷歌 | 基于多模態(tài)大模型Gato開發(fā)而成,將Gato架構與大量圖像序列和人形 機器人手臂動作訓練數(shù)研集集合,解決不同任務 |
| RT-2 | 谷歌 | 接受網(wǎng)絡信息和圖像,訓練人形機器人執(zhí)行任務 |
| VoxPoser |
斯坦福 李飛飛團隊 |
從大語言模型和視覺-語言模型提取器機會和約束,構建3D地圖,零樣 本情況下,理解指令、分解任務、規(guī)夠路徑 |
| RT-X |
谷歌 Deepmind |
特定任務工作效率是同類型機器人的三倍,可執(zhí)行未訓練動作 |
| Eureka | 英偉達 | 自主編寫獎勵算法訓練人形機器人,學習復練運動控制能力 |
| 阿里云機器人大 模型 | 阿里云 | 賦予人形機器人知識庫問答、工藝流程代碼生成、機械臂軌跡規(guī)夠、 3D 目標檢測和動態(tài)環(huán)境理解等能力 |
| 華為盤古大模型 | 華為 | 提升人形機器人語義理解、動態(tài)規(guī)夠、多模態(tài)信號理解等能力 |
|
樂聚機器人夸父MY X盤古大模型 • 對機器人泛化能力的提升展開聯(lián)合創(chuàng)新 |
|
Figure 01XOpen AI • 提升GJ視覺和語言智能能力 |
|
優(yōu)必選X文心—言 • 提升任務規(guī)劃與執(zhí)行能力 |
|
智元機器人X軟通動力 • 推動大模型與人形機器人應用 |
|
星塵智能X大模型 • 接入多模態(tài)大模型,提升本體操作能力 |
人形機器人需求
1 提升人形機器人語言處理能力
2 提升人形機器人場景理解能力
3 提升人形機器人運動控制能力
4 提升人形機器人數(shù)據(jù)訓練能力
| 資料獲取 | |
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
|
| 新聞資訊 | |
| == 資訊 == | |
| » 中國機器人視覺傳感器行業(yè)市場規(guī)模測算邏輯 | |
| » 基于神經(jīng)符號AI的機器人拆解智能化技術路 | |
| » 機器人專題：具身智能產(chǎn)業(yè)深度研究-202 | |
| » 機器人底盤結構圖解-9個M5安裝孔,9個 | |
| » 2026年中國AI智能體營銷趨勢與發(fā)展報 | |
| » 機器人的矩陣傳感器：采用壓電元件，人工皮 | |
| » 機器人的觸覺傳感器：應用微限位開關,隔離 | |
| » 機器人的力覺傳感器：金屬電阻型,半導體型 | |
| » 機器人的加速度傳感器的測量方法:速度測量 | |
| » 機器人的速度傳感器：測量平移和旋轉運動的 | |
| » 機器人的位移位置傳感器：直線移動傳感器, | |
| » 機器人應用傳感器時應考慮的問題：程序設計 | |
| » 機器人的感覺順序與策略:變換,處理 | |
| » 機器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理：控制系 | |
| » 機器人自適應模糊控制： PID 模糊控制 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
 |
