EmbodiedIntelligence第9章

具身智能2035吳寧9.19.29.39.4具身智能那些事具身智能概述具身智能的核心能力具身智能的應用領域目錄CONTENTS9.5擴展：具身智能的最新發(fā)展9.5.1人形機器人9.5.2大模型技術在具身智能中的應用學習通討論：一提起人形機器人，你頭腦中閃現(xiàn)的形象是什么？

人形機器人不僅要在外形上與人類相像，其功能構造也需與人類相近。為此，它必須集成四大核心技術模塊：感知系統(tǒng)（感官）、規(guī)劃決策系統(tǒng)（大腦）、運動控制系統(tǒng)（小腦)、本體系統(tǒng)（肢干），以此來實現(xiàn)具身感知、具身推理與具身執(zhí)行的基本能力。9.5.1人形機器人9.5.1人形機器人具身智能核心能力人形機器人人體系統(tǒng)執(zhí)行任務具身感知感知系統(tǒng)感官傳感器采集信息具身推理規(guī)劃決策系統(tǒng)大腦綜合分析當前所有狀態(tài)，根據(jù)當前狀態(tài)，對自身下一步的運動做出規(guī)劃和決策具身執(zhí)行運動控制系統(tǒng)小腦根據(jù)決策指令，控制運動部件生成具體執(zhí)行指令本體系統(tǒng)肢體根據(jù)運動部件執(zhí)行指令123感知系統(tǒng)規(guī)劃決策系統(tǒng)運動控制系統(tǒng)人行機器人關鍵技術機械運動系統(tǒng)自然語言處理深度學習機器學習計算機視覺4本體系統(tǒng)定位與地圖構建技術全球導航衛(wèi)星系統(tǒng)運動學和動力學算法

大模型驅動的具身智能重點研究如何將大模型的感知、推理和邏輯思維能力與具身智能相結合,提升現(xiàn)有模仿學習、強化學習、模型預測控制等具身智能框架的數(shù)據(jù)效率和泛化能力。

隨著大模型能力的不斷提升,以及具身智能中示教數(shù)據(jù)、仿真平臺、任務集合的不斷完善,大模型和具身智能的結合將成為人工智能發(fā)展的下一個浪潮。大模型技術在具身智能中的應用可以體現(xiàn)在下面幾個方面：9.5.2大模型技術在具身智能中的應用

1.感知與認知的融合

在具身智能體中，機器人（本體）需要理解周圍的物理世界。大模型由于其強大的序列處理能力和自注意力機制，能夠同時處理來自不同感官（如視覺、聽覺、觸覺等）的信息。這種跨模態(tài)的感知能力使得機器人能夠更全面、更細致地理解環(huán)境，從而進行有效的物體識別、場景解析（即理解場景中的各個元素及其關系）和行為預測（預測其他物體或人的可能行為）。9.5.2大模型技術在具身智能中的應用以做菜類比大模型=超級食譜大腦具身智能=會動手的廚師只有理論，不會動手。它有身體和感知，但缺乏知識。美味的菜肴

2.任務規(guī)劃與執(zhí)行

在具身智能中，機器人需要完成各種任務，這通常需要對環(huán)境有深入的理解，并規(guī)劃出一系列復雜的動作序列。大模型通過學習大量的行為軌跡（即過去機器人或其他智能體如何執(zhí)行任務的記錄），能夠生成合理的、符合邏輯的任務計劃。這些計劃隨后可以指導機器人執(zhí)行具體的動作，從而更快更好完成任務。9.5.2大模型技術在具身智能中的應用

2.任務規(guī)劃與執(zhí)行

在具身智能中，機器人需要完成各種任務，這通常需要對環(huán)境有深入的理解，并規(guī)劃出一系列復雜的動作序列。大模型通過學習大量的行為軌跡（即過去機器人或其他智能體如何執(zhí)行任務的記錄），能夠生成合理的、符合邏輯的任務計劃。這些計劃隨后可以指導機器人執(zhí)行具體的動作，從而更快更好完成任務。9.5.2大模型技術在具身智能中的應用場景：家庭環(huán)境中物體種類繁多，機器人需具備對未知物體的識別、抓取和操作能力。大模型應用：行為軌跡學習，大模型通過分析大量人類抓取操作視頻，學習不同物體（如玻璃杯、易拉罐）的抓取策略和操作順序。效果：機器人抓取成功率提升，可處理家庭環(huán)境中多種物體，任務執(zhí)行效率提高。

3.自主學習與適應

自注意力機制是大模型的核心組成部分，它允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時，動態(tài)地關注序列中的不同部分。這種機制使得機器人能夠在沒有明確指令或預先編程的情況下，自主學習環(huán)境中的模式（如物體的運動規(guī)律、人的行為習慣等）。這種自主學習能力對于提高機器人的自主性和靈活性至關重要，因為它使機器人能夠適應新的、未知的情境，并作出相應的反應。9.5.2大模型技術在具身智能中的應用

3.自主學習與適應

自注意力機制是大模型的核心組成部分，它允許模型在處理序列數(shù)據(jù)時，動態(tài)地關注序列中的不同部分。這種機制使得機器人能夠在沒有明確指令或預先編程的情況下，自主學習環(huán)境中的模式（如物體的運動規(guī)律、人的行為習慣等）。這種自主學習能力對于提高機器人的自主性和靈活性至關重要，因為它使機器人能夠適應新的、未知的情境，并作出相應的反應。9.5.2大模型技術在具身智能中的應用場景：協(xié)作機器人與人類工人共同完成汽車座椅裝配，需適應不同工人的操作節(jié)奏和習慣。大模型應用：實時自適應協(xié)作，當檢測到工人速度減慢時，模型動態(tài)調整機器人動作延遲，保持同步；若工人因疲勞降低操作精度，機器人自動補償裝配誤差。效果：人機協(xié)作效率提升，裝配不良率降低。

可以預見，在大模型和機器人領域的不斷發(fā)展下,未來大模型驅動的具身智能研究將帶來很多實質性的突破。01人形機器人全面發(fā)展運動控制、抓取操作、導航、靈巧操作等具身技能方面全面發(fā)展02人機合作不斷深化通過增強的人類意圖識別技術,具身智能越來越會成為人類得力助手03更高