主要观点总结
本文介绍了Robot与AI结合的最新成果，包括标志性研究、核心亮点、关键时间线和技术发展方向。文章概述了RT-2、RoboCat、MimicGen等项目的应用和发展，并深入解析了Google和英伟达等公司的相关技术细节和特点。此外，文章还介绍了Rekep和1X Technologies的世界模型等技术的关系和应用场景。最后，提到了字节发布的第二代机器人大模型GR-2和李飞飞团队的数字表亲研究的最新进展。
关键观点总结
关键观点1: Robot与AI结合的最新成果和关键时间线
文章介绍了多个标志性研究项目，如RT-2、RoboCat、MimicGen等，并概述了它们的核心亮点和技术发展方向。
关键观点2: Google的RT系列模型的特点
文章详细解析了Google提出的Robot Transformer（RT）系列模型，包括RT-1和RT-2，它们结合了大规模语言模型和更多具身智能任务数据，实现了高效的推理速度和实时控制。
关键观点3: 英伟达提出的MimicGen系统的特点
MimicGen是一个机器人学习数据生成系统，能够从少量的人类演示中自动生成大规模、多样化的数据集，解决机器人学习过程中数据收集成本高、时间耗费大的问题。
关键观点4: 谷歌的RoboCat模型的优势
RoboCat模型能够在不同的机器人手臂上执行各种任务，并自动生成新的训练数据以提高其技能。它具备快速学习新技能的能力，并且能够从少量的演示中学习新任务。
关键观点5: 李飞飞团队提出的Rekep技术的作用
Rekep将机器人操控任务表示为一系列空间-时间关系关键点约束，这些约束能够将机器人的动作与环境相联系，从而自动化地从自然语言指令和视觉观测中生成约束。
文章预览
本文精选了8篇标志性研究，概述了 Robot与AI结合 的最新成果，这些研究覆盖了从多模态大模型的演进，到机器人在现实世界任务中的应用。 通过展示RT-2、RoboCat、MimicGen等项目的核心亮点，同各位读者一起洞察机器人智能化的演进脉络，把握发展方向，并预见其在未来应用中的无限潜力。 ▲ Robot +AI 的核心时间线与关键节点 近半年以来，深蓝学院 对机器人、智能驾驶、无人机、大模型等多个热门领域每天进行学术进展、行业动态追踪，并梳理汇总成了系列文章与报告。大家记得先加入 深蓝学院1800人的全域交流星球 ，成为种子星友，共建技术小蓝书。 · Google提出的Robot Transformer(RT) 该系列使用了 更大规模的语言模型和更多的具身智能任务数据 ，在大量具身智能任务中获得较好效果。 其中RT-1算法采用了EfficientNet-B3网络进行初始化，通过FiLM层将
………………………………
