人形機器人在商業化進程中面臨著復雜任務執行難度大,交互能力不足、研發成本G、場景覆蓋低等問題。隨著Al大模型技術不斷發展,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 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,提升任務執行準確度 |
| Robocat | 谷歌 | 基于多模態大模型Gato開發而成,將Gato架構與大量圖像序列和人形 機器人手臂動作訓練數研集集合,解決不同任務 |
| RT-2 | 谷歌 | 接受網絡信息和圖像,訓練人形機器人執行任務 |
| 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、機械臂軌跡規夠、 3D 目標檢測和動態環境理解等能力 |
| 華為盤古大模型 | 華為 | 提升人形機器人語義理解、動態規夠、多模態信號理解等能力 |
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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合創新 |
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Figure 01XOpen AI • 提升GJ視覺和語言智能能力 |
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優必選X文心—言 • 提升任務規劃與執行能力 |
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智元機器人X軟通動力 • 推動大模型與人形機器人應用 |
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星塵智能X大模型 • 接入多模態大模型,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 提升人形機器人數據訓練能力
| 資料獲取 | |
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
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| 新聞資訊 | |
| == 資訊 == | |
| » 機器人底盤設計同步驅動結構的輪子裝配 | |
| » 移動機器人輪子類型的選擇,輪子的結構和裝 | |
| » 輪式引導機器人的輪子設計方案：四種輪子類 | |
| » 六腿機器人(六腳)設計案例參考：Laur | |
| » 四腿機器人機器狗設計案例參考：AIBO, | |
| » 雙腿機器人(雙腳)設計案例：SDR-4X | |
| » 單腿機器人的優缺點：不需要協調，難是保持 | |
| » 類人形機器人腿的構造與設計：腿的自由度提 | |
| » 仿人形腿式移動機器人的優缺點:適合于粗糙 | |
| » 迎賓前臺機器人控制系統設計方案：電源系統 | |
| » 迎賓機器人外形結構設計方案:卡通形象,觸 | |
| » 導引機器人內部之加速度和角加速度傳感器, | |
| » 移動機器人內部之速度和角速度傳感器,檢測 | |
| » 智能機器人內部之位置角度傳感器,設定位置 | |
| » 國家標準丨GB/T 45993-2025 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
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智能消毒機器人 |
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機器人底盤 |
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