具身大模型研究综述

主要观点总结

大模型技术作为人工智能领域的重大突破，显著提高了智能水平并在多个领域得到应用。本文探讨了大模型在机器人领域的应用，包括感知、推理、执行等方面，并分析了其提高机器人应用泛化性的潜力和挑战。文中介绍了大模型在机器人领域的研究工作，并讨论了如何通过数据、模型结构、配套技术等实现通用智能机器人。同时，本文还讨论了大模型应用中存在的问题，如不确定性、推理速度慢、数据需求大、幻觉问题等，并提出了可能的解决方案。最后，文章总结了大模型在机器人领域的应用前景和挑战。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在机器人领域的应用潜力

大模型技术为机器人领域带来智能水平的提高，通过感知、推理、执行等方面的研究，重点关注如何提高机器人应用的泛化性。

关键观点2: 实现通用智能机器人的技术路线

基于压缩即智能、scaling law等理论范式，设计高效的数据收集、处理流程，选择合适的模型结构和训练方法，配套相关技术，实现通用智能机器人。

关键观点3: 大模型应用中存在的问题及解决方案

大模型应用中存在不确定性、推理速度慢、数据需求大、幻觉问题等挑战，可通过针对性的调整、硬件加速、模型压缩等技术手段进行缓解和解决。

关键观点4: 大模型在机器人领域的应用前景

大模型技术为机器人领域提供了新的发展方向，有助于实现通用智能机器人，但还需进一步研究和解决现有问题，以充分发挥其潜力。

文章预览

大模型是人工智能领域发展的重大突破，其智能水平相比已有的模型显著增强，并在生产生活中逐渐普及。本文经过详细的分析认为，大模型技术同样可以为机器人领域带来智能水平的提高，并介绍了大模型在机器人感知、推理、执行领域现有的研究工作，重点关注其如何提高机器人应用的泛化性，希望为具身智能领域的研究人员提供参考，实现通用智能机器人。 一、引言 1.1 机器人的智能——通用性和泛化性 在上个世纪六十年代，人类已经制造出机器人并且可以控制其执行给定的动作，例如机械臂前移五厘米，或者某个关节旋转九十度。但是对于复杂抽象的人类指令，例如，“我渴了，给我一瓶喝的”，早期需要专家人工设计动作轨迹，然后再由机器人执行[1]。 参考上述例子，如果想要实现一个智能机器人，需要以下三部分的工作： 制造：机 ………………………………