国海电新：大模型如何赋能人形机器人

1.模型助机器逾越 模型在机器业的应潜巨，特别是在提升机器主智能和多模态感知、认知能 。 形机器通过模型控制各种为，推动了业发展；模型被视为‘灵’，有助于机器 在复杂环境中的决策和执。 模型对不同类型机器影响显著，能提机械臂、物流机器等的泛化能和执效率，是通智能发展的关键。 2.模型促进机器智能新 模型关键能：感知融合多模态数据、认知理解含义、成推理逻辑链、控制精准动作序列模型前景与挑战：在形机器结合应中有极潜，各国机构包括歌、英伟达等在 监督训练和具身智能上不断发展 国内外机器模型竞赛：通过挑战赛推动模型在多样场景下的实践应，国内校如清华 、复旦等表现突出，证实了模型结合机器的有效性 3.模型驱动机器进化论 模型对形机器的影响：模型使机器能够主规划动作轨迹，提效率并降低成本，实现了单任务到链任务的转变，逐步赋予机器执复杂任务的能。 歌机器发展向：歌的机器模型（RT系列）从简单的关节运动规划发展到复杂的多模态数据教育和任务执能，未来可能包括双协作等更级操作。 以实现机器仿真训练，借助其图形计算背景推动机器在复杂环境中的运动仿真和任务培训。 4.英伟达形机器赋能解析 模型为形机器赋能，提供逼真度的仿真环境和物理引擎计算，包括虚拟世界中的机器和数字形，并涵盖多种场景（如、咖啡厅）。 IsaacAI平台由四组件构成：仿真场景(SMCM)、机器应(IsaacAPP )、算法模型(GEMS)、软件具及硬件对接(Engine)，持机器的仿真应和技能训练。 英伟达为平台底层硬件计算提供持，通过GPU等硬件产品促进机器和动驾驶汽等领域的发展，并在形机器进投资，显示其在机器领域能打造和未来发展上的布局。 5.特斯拉形机器的软硬实 特斯拉Optimus迭代速度快且超预期，受其软件端优势驱动。 形机器软硬件成熟度、零件优化及整合能是核挑战；国内外商均临这些通难题。国内模型：主要依赖开源平台，结合本地数据训练。端到端整合能和软硬件全能性是竞争 的关键。 6.形机器演进与模型赋能 形机器依赖算进多传感器数据处理，影响运动速度与精细度，对算和通信技术提出挑战。 数据是关键，前机器训练主要在仿真环境中进；合成数据技术益发展，未来低成本数据获取段增多，合成数据将成为训练机器的重要段。 格式是潜在解决案，可能需要业界共同契机来实现，合作与技术新是解决数据孤岛的关键。Q&A Q：模型如何影响机器业，并给形机器带来了哪些变化？ A：模型对机器业的影响主要体现在提升了机器的智能主能。传统深度学习算法在复杂场景下的应存在局限性，模型的出现允许机器在多模态交互、感知认知以及为指令成等实现更加动化和通化。特别是结合了多模态数据如语、视觉的模型，能够有效提机器 对环境的感知和认知能，从成更复杂的为指令。形机器通过模型的控制，能够执相传统机器更丰富和灵活的任务，这推动了形机器及整个机器业的发展。模型可以理 解为”灵”，为机器提供决策能，机器则作为执这些决策的动化设备。Q：模型对不同类型的机器有怎样的影响？ A：模型对所有类型的机器都有积极影响。在环境下的机械臂可以通过模型加快识别不同物体并控制关节运动，提升了机器的泛化能和效率。模型可以替代进教学和编程，从感知 、决策到运动轨迹的成都可以动完成。在物流领域，结合地图和强化学习的模型可以帮助机器优化路径规划。对于形机器，模型则更是关键，它提供了通智能的能，持机器在 更多维度的任务中实现主决策和执。不同类型的机器都能通过模型在各的模态或多模态上获得性能提升，但也指出这个过程仍在发展中，机器临的三维实际环境交互远维屏幕算法 复杂。 Q：模型要实现对形机器的改变，需要哪些关键能的提升？ A：先，机器需要获得多模态的感知能，这包括通过视觉、语、触觉等，甚可能是超出类感知范围的能，如红外、超声波、或者特定的味检测。模型要解决的是如何将这些模态融合起来形成对环境的整体感知。其次是提认知层的能，即不仅能感 知物体，还需要理解它们背后的意义和途。模型在认知层已展现出强能，如对个事物的途有常准确的认知。第三是决策和推理能，能让机器根据认知进合适的为选择。再进步，成逻辑思维链，形成动作代码，控制机器精准的运动，泛化能则让机器具备在未经指 导的情况下主学习和执任务的能，这对机器的主性和适应性关重要。整体，感知、决策、运动控制和泛化能是模型提升的关键能。 Q：前全球在机器模型领域有哪些主要的研究机构或项？他们的进展如何？A：在机器模型的研究，歌因为transformer模型独占鳌头，他们有很多分布在机器领域的研究。此外，DeepMind和Stanford共同的项、英伟达发布的论 ，以及华裔科学家吉姆范等的作，都在机器与模型结合领域表现突出。这些研究机构在探索机器形态简单化和模型结合上取得了初步成效，验证了监督训练原理在结合模型和机器上的可性。国内，达摩院在与中国计算机学会联合举办的机器模型与具身智能挑战赛中展现了实质进展。参与的校提供的形机器平台，在模型的持下完成了咖啡厅场景中的多 任务服务。这些进展代表该领域的实际应前景，显示出未来机器可通过模型来进更效的主训练和任务执。 Q：前有哪些重要的突破成果在模型在形机器领域，以及海外公司如歌的模型进化向及科RT机器模型迭代的区别和未来演进向？ A：先，RT（robottransformer）模型是指系列机器变形器模型。歌最 初的RT1模型相对简单，主要能完成单任务，如打开抽屉，运机械臂和底盘移动以及视觉定位和运动规划算法。模型使得机器可以计算出最效低成本的动作轨迹。RT2模型则引了更层次的决策能，能够解决复杂的任务链，例如从抽屉中取出指定物体。这个阶段的模型不仅处理关节运动，还包括链任务和层决策。接下来的演进向，预计会是RTX模型，将包括多种模态数据的整合，更复杂的机器设计，以及对双协作操作等能的开 发。歌的模型以简单功能起步，但逐渐向具备更丰富技能和能完成更复杂任务链的向发展，这将需要量的数据训练和算法优化。 Q：英伟达在机器领域的布局情况，IIC平台具体是什么，并就英伟达未来可能的突破性底层具进预测。 A：英伟达过去以图形计算起家，并在推元宇宙时发挥了积极作，其GPU计算能对于图形化环境的仿真关重要。英伟达推出的IIC（Isaac）平台主要是个以数字仿真为基础的机器 训练系统，其内容丰富，包含了速度孪技术等组件。IIC平台不是个模型，是个集成多种技术的平台，尤其是于机器仿真训练的SXC系统，能够提供详细的架构和作分析。按照预测，英伟达未来可能会在底层具进突破，尤其是在促进复杂场景下的机器运动能这 ，可能会包括更级的仿真训练系统的开发，以及更多与双形机器相关的技术。Q：模型如何赋能形机器？ A：NVIDIA之前推出的Omniverse平台能够于建筑设计以及复杂系统如和汽 的数字孪组装。Isaac系统为机器构建了个仿真平台，包含四个主要组件。先是仿真场 景SMCM，这包含各种物体、机器的模型和数字代表的数字。这个场景的逼真度，有相应物理引擎计算能，能够处理流体、碰撞、运动等物理现象。第个组件是IsaacSDK，它 提供了为不同机器设计的应程序。第三部分是IsaacGEMS，包括机器应所需的各种算法模型，如深度学习视觉算法、激光雷达处理、2D/3D解析和通过强化学习训练的技能。这些基本技能或API能够组合成完成复杂任务的应程序。第四部分是IsaacEngine，它 提供软件开发扩展和配套具，以及与ROS系统的对接。NVIDIA的硬件，包括GPU和RTX系列，是整个平台的底层计算撑。利这套系统，不管是动驾驶汽还是机器，都能在其中得到训练。结合GPU芯的性能，NVIDIA在形机器领域已有投资，对未来的发展很有 信，认为结合这些技术，NVIDIA在形机器场景中会有很的发展潜。Q：您如何看待特斯拉在形机器领域的软件竞争？ A：特斯拉的形机器Optimus的迭代速度相当快，这部分确实展现了他们在软件领域的优 势。尽管机器的步态和抓取动作明显由软件驱动，但硬件成熟度上的提升没有特别的跃，像形机器这样由众多零件组成的复杂系统需要更的周期来实现迭代。与之相，像trans former算法这样的软件，旦验证，就能通过不断输数据并借助强算快速迭代。英伟达的仿真训练系统和计算平台对特斯拉的形机器有架构上的优势，但由于形机器要完成的任务远动驾驶复杂丰富，挑战剧增。特斯拉可能会因为资源和品牌优势发展得更快。 Q：关于国内模型对形机器的应，您怎么看？ A：华为投资了机器公司，也在尝试构建平台化和态系统，但前关于他们的进展还难以预测。到前为，国内模型多基于开源系统，结合身数据进训练。百度、讯等公司在中模型上有 显著成就。论如何转模型技术于机器，硬件仍将是个新挑战。技术多已开源，主要看各商端到端整合的实。成功的模型将需要软件和硬件全领域的强能，同时包括训练和虚实结合的态系统。 Q：在具身智能发展过程中，模型会如何演化以适应不同的感知和运动需求？ A：未来模型的发展趋势将包括更多模态和数据的整合，例如加触觉和听觉模型。不光是增强现有的视觉和语模型，还会提升动作的速度和精细度，这些都是模型需要演化和匹配进化的向。Q：形机器在技术和应的当前状况是怎样的？模型如何赋能形机器？ A：前，形机器还处于实验阶段，各家都在尝试制作demo并探索应场景。这涉及到运动能、智能能和效率的提升，如完成简单作的能和组装作中的尝试。算法上，主要考虑传感器的帧率、外界感知的数据量、机器的运动速度与精细度，这些都要求够的算和通信能，并且要考虑能耗。到了2024年，形机器的开发还是需要软硬件结合和配合以迎合不同的应 场景。”模型”通 过提供算法和数据处理能，让形机器变得更加智能和效，能够更好地在不同的作场景中执任务。 Q：在形机器领域，前和未来扩充数据的低成本式是什么？如何应对数据孤岛问题？ A：前，机器训练主要在仿真环境中进。合成数据的成式正在变得更加动化和便捷，例如通过拍照上传场景并结合技术成虚拟场景。未来将有更多具来扩展数据，如可能会有3D场景的成。合成数据可以减少成本，尽管它需要计算资源，但在数字化环境中训练机器是效和低成本的向。为了突破数据孤岛的问题，我认为技术上可以通过平台化将物理世界的数字化场景连接在 起，类似于互联。未来可能需要发展契机，如品质的3D游戏场景可能被于机器训练。解决数据孤岛问题，不仅仅是技术挑战，更涉及业和公司间的利益协调，需要有意愿把资源整合起来。 Q：未来形机器的迭代和模型如何进化，及其在具身智能的演变会如何分阶段发展？A：具身智能应当属于智能的范畴，从弱智能到强智能，再到超智能。我个觉得这三个阶段很清晰，不宜过细划分，因为难以界定具体节点。在硬件限制和训练能未完全匹配前， 形机器可能只能完成些简单不是特别精细的任务。达到了具身智能的同时，实现AGI平 ，那么从物理实体的度来说，形机器将能在思维和为上与类相似。这是达到通智能的标志，现在仍需要通过期训练和持续迭代来不断提升智能机器的能。