推理與感知:從模型發展剖析人型機器人趨勢

摘要

大型語言模型(LLM)持續朝向通用AI(AGI)發展,賦予AI更強的自主能力,並使AI從虛擬環境逐步拓展至現實應用,人型機器人可望作為關鍵載體。現階段人型機器人處於訓練階段,由基礎模型提供基本推理能力,模型與硬體的深度整合除了是效能提升的關鍵之外,透過世界模型(LWM)則有助於增強模擬環境的訓練成效,進而加速人型機器人產業應用落地。

一. LLM持續朝向AGI,人型機器人或成關鍵應用
二. 感知與推理:人型機器人模型發展的2個路徑
三. 人型機器人模型發展動態
四. 拓墣觀點

圖一 人型機器人模型架構
圖二 人型機器人模型產品舉要

表一 使用NVIDIA Isaac Sim模擬器的產品舉要

 

推理與感知:從模型發展剖析人型機器人趨勢

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