人形机器人与AI大模型：Robot+AI的Transformer之旅

主要观点总结

该文章主要介绍了人形机器人与AI大模型之间的融合，包括Transformer模型在多模态任务中的应用，机器人现实世界数字化的突破，以及特斯拉FSD、英伟达Robocasa等技术进展。文章还提到了几种机器人技术的前沿研究，如李飞飞Rekep、1x世界模型、GR-2的高效动作预测与泛化能力等。

关键观点总结

关键观点1: Transformer模型的应用

文章介绍了Transformer模型在语言处理、图像、视频、音频等多模态任务中的应用，如Stable Diffusion、VideoPoet和MusicLM等模型展现了其强大的生成能力。

关键观点2: 机器人现实世界数字化的突破

文章提到了机器人现实世界至数据化的突破，包括RT-2、RoboCat和MimicGen等技术，实现了机器人在复杂任务和未见环境中的强大泛化能力。

关键观点3: 特斯拉FSD的发展

文章介绍了特斯拉FSD引入Transformer模型的发展过程，以及FSD V12的特点和其对自动驾驶领域的影响。

关键观点4: 其他前沿研究

文章还提到了其他几种机器人技术的前沿研究，包括李飞飞Rekep、英伟达的Robocasa、GR-2的高效动作预测与泛化能力等。

文章预览

文章来源： 民生证券 《 星海系列：人形机器人与AI大模型之Robot+AI的Transformer之旅 》 分析师： 李哲、罗松 封面来源：报告配图 温馨提示： 扫描下方二维码， 加入知识星球， 免费下载900+行业报告和 100页PPT原创报告 《 全球人形机器人产品数据库 》 从Transformer到多模态大模型的演进与应用 。Transformer不仅在语言 处理上广泛应用，还扩展至图像、视频、音频等多模态任务。诸如 Stable Diffusion、VideoPoet 和 MusicLM 等模型展现了其强大的生成能力，推动了 多模态大模型（MLLM）的发展。 机器人现实世界至数据化的突破 ：RT-2、RoboCat与MimicGen。RT-2 通过大规模的视觉-语言预训练，将视觉识别与低级机器人控制结合，实现了机 器人在复杂任务和未见环境中的强大泛化能力。RoboCat 则基于 Gato 模型， 展示了多任务和多具身平台上的自我迭代学习能力，能够快 ………………………………