1、決策過(guò)程不可追溯
大模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）通過(guò)海量數(shù)據(jù)隱式學(xué)習(xí)特征與邏輯，其推理過(guò)程缺乏顯式的規(guī)則表達(dá)。當(dāng)機(jī)器人基于此類模型做出決策時(shí) ，人類難以追溯具體行為背后的因果鏈條 。例如 ，在醫(yī)療或自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中 ，若機(jī)器人因錯(cuò)誤判斷導(dǎo)致事故 ，開(kāi)發(fā)者難以 定位模型內(nèi)部哪一環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差，阻礙問(wèn)題修復(fù)與責(zé)任界定。
2、倫理與責(zé)任歸屬困境
黑箱模型的行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭(zhēng)議。若機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中執(zhí)行不符合人類價(jià)值觀的操作（如緊急避障時(shí)優(yōu)先選擇 特定人群），其決策依據(jù)無(wú)法被清晰解釋，將導(dǎo)致責(zé)任歸屬困難。這在法律監(jiān)管、社會(huì)信任層面構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。
3、動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足
機(jī)器人需應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)變化的物理環(huán)境，但黑箱模型的行為邏輯缺乏透明性，開(kāi)發(fā)者難以預(yù)測(cè)其在未知場(chǎng)景中的反應(yīng)模式。例如， 若機(jī)器人突然出現(xiàn)異常行為（如避障失效），調(diào)試者無(wú)法通過(guò)模型內(nèi)部狀態(tài)快速診斷問(wèn)題根源，導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化效率低下。
4、人類信任度降低
可解釋性是用戶接受人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵前提。當(dāng)機(jī)器人行為無(wú)法被直觀理解時(shí)，人類可能因“不可控感”而拒J使用或過(guò)度干預(yù)， 削弱技術(shù)落地的實(shí)際價(jià)值。
大模型作為最爆火的人工智能概念，推動(dòng)了人形機(jī)器人大腦的形成，助力人形機(jī)器人具有人的感知、交互與決策能力；對(duì) 于控制系統(tǒng)仍在切入中
原生機(jī)器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動(dòng)XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過(guò)100種復(fù)雜靈巧的 操作任務(wù),是真正的具身大模型
普渡機(jī)器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián)，全場(chǎng)景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局
機(jī)器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機(jī)器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開(kāi)的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機(jī)器人走向“好用”的關(guān)鍵
欠驅(qū)動(dòng)手硬件集成度高，整體系統(tǒng)簡(jiǎn)潔高效、體積小、質(zhì)量輕，便于進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析;存在功能性不足,對(duì)于精度要求比較高的手指精巧控制無(wú)法勝任
具有完全可重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合， 例如組裝、測(cè)量等情況下有更好的表現(xiàn),沒(méi)有合理的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析控制時(shí)，整體的靈活性差
機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現(xiàn)精細(xì)觸覺(jué)感知,構(gòu)建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復(fù)雜的抓取和操作任務(wù)
當(dāng)人們認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時(shí)，他們的大腦以類似的方式處理自己和機(jī)器人的行動(dòng)結(jié)果,意圖歸因在人機(jī)交互中起著至關(guān)重要的作用,可能包括通過(guò)言語(yǔ)指令等非交互性手段來(lái)調(diào)整人們對(duì)機(jī)器人意圖的感知
移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問(wèn)題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動(dòng)機(jī)器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機(jī)器人語(yǔ)言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力 4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力
NLP 大模型在語(yǔ)言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜；多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標(biāo)識(shí)能力
NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練的模型
