AI大模型助力人形机器人发展，加速通用人工智能进程

"AI大模型赋能人形机器人，迈向通用人工智能的一大步" 正文： 随着科技的飞速发展，人工智能（AI）正逐步改变我们的生活。在机器人领域，AI大模型的应用被视为推动通用人工智能（AGI）的重要里程碑。这篇产业研究月报聚焦于AI大模型如何赋予人形机器人更强大的功能，从而加速它们向通用性转变的过程。 人形机器人是机器人领域的前沿，它们的设计旨在模仿人类的形态和行为，以实现更广泛的用途。从固定位置作业到自由移动，从单一任务执行到多功能协作，再到最终的通用应用，机器人正在沿着这条进化路径不断进步。服务机器人的商业成功很大程度上取决于其能否提供真正的实用价值，而这往往体现在机器人是否具备通用性。人形机器人因其形态特性，可以执行更广泛的任务，更接近人类的执行能力。 在人形机器人的发展过程中，上游核心零部件如协作机械臂的发展起到了关键作用，它们提升了人形机器人硬件的制造能力。同时，自动驾驶技术的进步为人形机器人在视觉、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）和基础AI方面提供了更多的解决方案。AI大模型的出现，则为人形机器人带来了革命性的变化。它们能够整合语音、视觉、决策和控制等多个方面的能力，形成一个完整的感知、决策、控制闭环，进一步增强机器人的智能水平。 1) 语音交互：语言大模型，如ChatGPT，解决了机器人自主语音交互的挑战，提高了机器人在上下文理解、多语种识别、多轮对话、情绪识别和模糊语义识别等通用语言任务中的性能，达到甚至超越人类的理解和生成能力。 2) 视觉感知：对于复杂、多变的人类生活环境，通用视觉大模型通过All-in-One的多任务训练，使机器人在目标识别、避障、三维重建和语义分割等任务中展现出更高的精确度。这些大模型利用大量数据学习通用知识，并将其迁移到不同任务中，提高场景的泛化效果。 3) 决策能力：多模态预训练大模型拓宽了机器人可执行任务的范围和通用性，使其不再局限于单一的文本或图像处理，而是实现跨领域的融合智能。机器人可以根据接收到的多模态数据自动做出决策，增强了其智能化程度。 在硬件层面，人形机器人相对于工业机器人具有更高的复杂性和多元化需求。特斯拉的Optimus人形机器人采用电动驱动方案，预计将有40个执行器，包括28个身体关节执行器，采用伺服电机和减速器的组合，展示了人形机器人商业化应用的可能性。 AI大模型的集成正推动人形机器人向着通用人工智能的方向迈进，不仅在软件层面提升其智能表现，还在硬件层面促进其功能的多样化。随着技术的持续发展，我们有理由相信机器人产业将迎来渗透率快速提升的新阶段，未来前景广阔。