推理与感知:从模型发展剖析人型机器人趋势

摘要

大型语言模型(LLM)持续朝向通用AI(AGI)发展,赋予AI更强的自主能力,并使AI从虚拟环境逐步拓展至现实应用,人型机器人可望作为关键载体。现阶段人型机器人处于训练阶段,由基础模型提供基本推理能力,模型与硬体的深度整合除了是效能提升的关键之外,透过世界模型(LWM)则有助于增强模拟环境的训练成效,进而加速人型机器人产业应用落地。

一. LLM持续朝向AGI,人型机器人或成关键应用
二. 感知与推理:人型机器人模型发展的2个路径
三. 人型机器人模型发展动态
四. 拓墣观点

图一 人型机器人模型架构
图二 人型机器人模型产品举要

表一 使用NVIDIA Isaac Sim模拟器的产品举要

 

推理与感知:从模型发展剖析人型机器人趋势

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