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神女冰雕像似乎活了过来分层端到端是目前具身智能的主要路径大模型分为非具身大模型(基础大模型)、具身智能大模型(机器人大模型)区别是能否生成运动姿态非具身大模型如GPT、Sora等输入和输出的模态都是语言、图片和视频具身智能大模型输入视觉、语言信号输出三维物理世界的操作其中端到端的具身大模型对数据和算力要求高如Tesla FSD、谷歌RT模型;Figure AI等大多数公司都采取了分层端到端的具身大模型一般分为三层:基础大模型(LLM或VLM)、决策大模型、操作大模型其中决策大模型以ChatGPT for Robotics、谷歌PaLM-E为代表技术方向从LLM 向强化学习(RL)演进基于RL的范式可以使模型能够在不同环境和任务中学习和适应实现更高级的决策能力操作大模型根据决策大模型的输出执行具体动作需要与机器人硬件深度集成且必须通过数据采集来实现技术方向从MPC+WBC向RL+仿真演进MPC更适合具有精确模型和短期优化目标的场景RL更适用于不确定性高、需要长期学习和自适应的环境在操作大模型领域大多数厂商都刚起步
首发2024-09-09 04:00·大瑜
2025-01-09 08:12:42