| 創(chuàng )澤機器人 |
| CHUANGZE ROBOT |
| 創(chuàng )澤機器人 |
| CHUANGZE ROBOT |
人形機器人在商業(yè)化進(jìn)程中面臨著(zhù)復雜任務(wù)執行難度大,交互能力不足、研發(fā)成本G、場(chǎng)景覆蓋低等問(wèn)題。隨著(zhù)Al大模型技術(shù)不斷發(fā)展,大模型可加快人形機器人復雜任務(wù)訓練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期, 促使人形機器人在語(yǔ)言處理、場(chǎng)景理解、運動(dòng)控制等方面加速突破,執 行更多復雜任務(wù)場(chǎng)景,加速其通用化和智能化進(jìn)程。
| 大模型 | 宇商 | 說(shuō)明 |
| ChatGPT for Robotics | 微軟 | 幫助人機器人更好理解用戶(hù)需求和指令,提升任務(wù)執行準確度 |
| Robocat | 谷歌 | 基于多模態(tài)大模型Gato開(kāi)發(fā)而成,將Gato架構與大量圖像序列和人形 機器人手臂動(dòng)作訓練數研集集合,解決不同任務(wù) |
| RT-2 | 谷歌 | 接受網(wǎng)絡(luò )信息和圖像,訓練人形機器人執行任務(wù) |
| VoxPoser |
斯坦福 李飛飛團隊 |
從大語(yǔ)言模型和視覺(jué)-語(yǔ)言模型提取器機會(huì )和約束,構建3D地圖,零樣 本情況下,理解指令、分解任務(wù)、規夠路徑 |
| RT-X |
谷歌 Deepmind |
特定任務(wù)工作效率是同類(lèi)型機器人的三倍,可執行未訓練動(dòng)作 |
| Eureka | 英偉達 | 自主編寫(xiě)獎勵算法訓練人形機器人,學(xué)習復練運動(dòng)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(wèn)答、工藝流程代碼生成、機械臂軌跡規夠、 3D 目標檢測和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等能力 |
| 華為盤(pán)古大模型 | 華為 | 提升人形機器人語(yǔ)義理解、動(dòng)態(tài)規夠、多模態(tài)信號理解等能力 |
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樂(lè )聚機器人夸父MY X盤(pán)古大模型 • 對機器人泛化能力的提升展開(kāi)聯(lián)合創(chuàng )新 |
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Figure 01XOpen AI • 提升G級視覺(jué)和語(yǔ)言智能能力 |
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優(yōu)必選X文心—言 • 提升任務(wù)規劃與執行能力 |
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智元機器人X軟通動(dòng)力 • 推動(dòng)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(tài)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(yǔ)言處理能力
2 提升人形機器人場(chǎng)景理解能力
3 提升人形機器人運動(dòng)控制能力
4 提升人形機器人數據訓練能力
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