会议要点

1. 大模型助力机器人逾越

•     大模型在机器人行业的应用潜力巨大，特别是在提升机器人自 主智能和多模态感知、认知能力方面。

•     人形机器人通过大模型控制各种行为，推动了行业发展； 大模 型被视为‘心灵 ’，有助于机器人在复杂环境中的决策和执行。

•     大模型对不同类型机器人影响显著，能提高机械臂、物流机器 人等的泛化能力和执行效率，是通用人工智能发展的关键。

2. 大模型促进机器人智能革新

•     大模型关键能力：感知融合多模态数据、认知理解含义、生成 推理逻辑链、控制精准动作序列

•     大模型前景与挑战：在人形机器人结合应用中有极大潜力，各 国机构包括谷歌、英伟达等在自监督训练和具身智能上不断发 展

•     国内外机器人大模型竞赛：通过挑战赛推动大模型在多样场景 下的实践应用，国内高校如清华、复旦等表现突出，证实了大 模型结合机器人的有效性

3. 大模型驱动机器人进化论

•     大模型对人形机器人的影响：  大模型使机器人能够自主规划动 作轨迹，提高效率并降低成本，实现了单一任务到长链任务的 转变，逐步赋予机器人执行复杂任务的能力。

•     谷歌机器人发展方向： 谷歌的机器人模型（RT系列）从简单的 关节运动规划发展到复杂的多模态数据教育和任务执行能力 ， 未来可能包括双手协作等更高级操作。

•     英伟达在机器人领域的发展：英伟达的Isaac平台集成多种技术 以实现机器人仿真训练，借助其图形计算背景推动机器人在复 杂环境中的运动仿真和任务培训。

4. 英伟达人形机器人赋能解析

•     大模型为人形机器人赋能，提供高逼真度的仿真环境和物理引 擎计算，包括虚拟世界中的机器人和数字人形，并涵盖多种场 景（如工厂、咖啡厅）。

•    IsaacAI平台由四大组件构成：仿真场景(SMCM)、机器人应用   (IsaacAPP)、算法模型(GEMS)、软件工具及硬件对接(Engine)， 支持机器人的仿真应用和技能训练。

•     英伟达为平台底层硬件计算提供支持，通过GPU等硬件产品促 进机器人和自动驾驶汽车等领域的发展，并在人形机器人方面 进行投资，显示其在机器人领域能力打造和未来发展上的布    局。

5. 特斯拉人形机器人的软硬实力

•     特斯拉Optimus迭代速度快且超预期，受其软件端优势驱动。

•     人形机器人软硬件成熟度、零件优化及整合能力是核心挑战； 国内外厂商均面临这些通用难题。

•     国内大模型：主要依赖开源平台，结合本地数据训练。端到端 整合能力和软硬件全能性是竞争力的关键。

6. 人形机器人演进与大模型赋能

•     人形机器人依赖高算力进行多传感器数据处理，影响运动速度 与精细度，对算力和通信技术提出挑战。

•     数据是关键，   目前机器人训练主要在仿真环境中进行；合成数 据技术日益发展，未来低成本数据获取手段增多，合成数据将 成为训练机器人的重要手段。

.     打破数据孤岛需公司间合作与平台化技术推动，  3D场景的统一 格式是潜在解决方案，可能需要业界共同契机来实现，合作与 技术革新是解决数据孤岛的关键。

Q&A

Q：大模型如何影响机器人行业，并给人形机器人带来了哪些变化？

A：大模型对机器人行业的影响主要体现在提升了机器人的智能自主  能力。传统深度学习算法在复杂场景下的应用存在局限性，  而大模型 的出现允许机器人在多模态交互、感知认知以及行为指令生成等方面 实现更加自动化和通用化。特别是结合了多模态数据如语言、视觉的 大模型，能够有效提高机器人对环境的感知和认知能力，从而生成更 复杂的行为指令。人形机器人通过大模型的控制，能够执行相比传统 机器人更丰富和灵活的任务，这推动了人形机器人及整个机器人行业 的发展。大模型可以理解为"心灵" ，为机器人提供决策能力， 而机器 人则作为执行这些决策的自动化设备。

Q：大模型对不同类型的机器人有怎样的影响？

A：大模型对所有类型的机器人都有积极影响。在工厂环境下的机械  臂可以通过大模型加快识别不同物体并控制关节运动，提升了机器人 的泛化能力和效率。大模型可以替代人手进行教学和编程，从感知、 决策到运动轨迹的生成都可以自动完成。在物流领域，结合地图和强 化学习的大模型可以帮助机器人优化路径规划。对于人形机器人， 大 模型则更是关键，它提供了通用人工智能的能力， 支持机器人在更多 维度的任务中实现自主决策和执行。不同类型的机器人都能通过大模 型在各自的模态或多模态上获得性能提升，但也指出这个过程仍在发 展中，机器人面临的三维实际环境交互远比二维屏幕算法复杂。

Q：大模型要实现对人形机器人的改变，需要哪些关键能力的提升？

A：首先，机器人需要获得多模态的感知能力，这包括通过视觉、语  音、触觉等，甚至可能是超出人类感知范围的能力， 比如红外、超声 波、或者特定的气味检测。大模型要解决的是如何将这些模态融合起 来形成对环境的整体感知。其次是提高认知层面的能力，即不仅能感

知物体，还需要理解它们背后的意义和用途。大模型在认知层面已展 现出强大能力， 比如对一个事物的用途有非常准确的认知。第三是决 策和推理能力，能让机器人根据认知进行合适的行为选择。再进一

步， 生成逻辑思维链，形成动作代码，控制机器人精准的运动，泛化 能力则让机器人具备在未经指导的情况下自主学习和执行任务的能    力，这对机器人的自主性和适应性至关重要。整体而言，感知、决    策、运动控制和泛化能力是大模型提升的关键能力 。

Q： 目前全球在机器人大模型领域有哪些主要的研究机构或项目？他 们的进展如何？

A ：在机器人大模型的研究方面， 谷歌因为transformer模型而独占鳌

头，他们有很多分布在机器人领域的研究。此外，  DeepMind和

Stanford共同的项目、英伟达发布的论文，以及华裔科学家吉姆范等   的工作，都在机器人与大模型结合领域表现突出。这些研究机构在探 索机器人形态简单化和大模型结合上取得了初步成效，验证了自监督 训练原理在结合大模型和机器人上的可行性。国内方面，达摩院在与 中国计算机学会联合举办的机器人大模型与具身智能挑战赛中展现了 实质进展。参与的高校用提供的人形机器人平台，在大模型的支持下 完成了咖啡厅场景中的多任务服务。这些进展代表该领域的实际应用 前景，显示出未来机器人可通过大模型来进行更高效的自主训练和任 务执行。

Q： 目前有哪些重要的突破成果在大模型在人形机器人领域，以及海 外公司如谷歌的大模型进化方向及骨科RT机器人大模型送代的区别  和未来演进方向？

A：首先， RT（robottransformer）模型是指一系列机器人变形器模

型。谷歌最初的RT1模型相对简单，主要能完成单一任务，如打开抽  屉，运用机械臂和底盘移动以及视觉定位和运动规划算法。大模型使 得机器人可以自行计算出最高效低成本的动作轨迹。  RT2模型则引入  了更高层次的决策能力，能够解决复杂的任务链，例如从抽屉中取出 指定物体。这个阶段的模型不仅处理关节运动，还包括长链任务和高 层决策。接下来的演进方向，预计会是RTX模型，将包括多种模态数 据的整合，更复杂的机器人设计，以及对双手协作操作等能力的开

发。谷歌的大模型以简单功能起步，但逐渐向具备更丰富技能和能完 成更复杂任务链的方向发展，这将需要大量的数据训练和算法优化。

Q：英伟达在机器人领域的布局情况，  IIC平台具体是什么，并就英 伟达未来可能的突破性底层工具进行预测。

A ：英伟达过去以图形计算起家，并在推广元宇宙时发挥了积极作

用，其GPU计算能力对于图形化环境的仿真至关重要。英伟达推出的 IIC（Isaac）平台主要是一个以数字仿真为基础的机器人训练系统，

其内容丰富，包含了速度孪生技术等组件。  IIC平台不是一个大模

型， 而是一个集成多种技术的平台，尤其是用于机器人仿真训练的    SXC系统，能够提供详细的架构和作用分析。按照预测，英伟达未来 可能会在底层工具方面进行突破，尤其是在促进复杂场景下的机器人 运动能力这一方面，可能会包括更高级的仿真训练系统的开发，以及 更多与双足人形机器人相关的技术。

Q：大模型如何赋能人形机器人？

A：NVIDIA之前推出的Omniverse平台能够用于建筑设计以及复杂系  统如工厂和汽车的数字孪生组装。 Isaac系统为机器人构建了一个仿真 平台，包含四个主要组件。首先是仿真场景SMCM ，这里面包含各种 物体、机器人的模型和数字代表人的数字人。这个场景的逼真度高 ， 有相应物理引擎计算能力，能够处理流体、碰撞、运动等物理现象。 第二个组件是IsaacSDK ，它提供了为不同机器人设计的应用程序。第 三部分是IsaacGEMS ，包括机器人应用所需的各种算法模型，如深度 学习视觉算法、激光雷达处理、  2D/3D解析和通过强化学习训练的技  能。这些基本技能或API能够组合成完成复杂任务的应用程序。第四  部分是IsaacEngine，它提供软件开发扩展和配套工具，以及与ROS系 统的对接。  NVIDIA的硬件，包括GPU和RTX系列，是整个平台的底   层计算支撑。利用这套系统，不管是自动驾驶汽车还是机器人，都能 在其中得到训练。结合GPU芯片的性能， NVIDIA在人形机器人领域  已有投资，对未来的发展很有信心，认为结合这些技术，  NVIDIA在  人形机器人场景中会有很大的发展潜力 。

Q：您如何看待特斯拉在人形机器人领域的软件竞争力？

A ：特斯拉的人形机器人Optimus的迭代速度相当快，这部分确实展    现了他们在软件领域的优势。尽管机器人的步态行走和抓取动作明显 由软件驱动，但硬件成熟度上的提升没有特别大的飞跃，像人形机器 人这样由众多零件组成的复杂系统需要更长的周期来实现迭代。与之 相比，像transformer算法这样的软件，  一旦验证，就能通过不断输入  数据并借助强大算力快速迭代。英伟达的仿真训练系统和计算平台对 特斯拉的人形机器人有架构上的优势，但由于人形机器人要完成的任 务远比自动驾驶复杂丰富，挑战剧增。特斯拉可能会因为资源和品牌 优势发展得更快。

Q：关于国内大模型对人形机器人的应用，您怎么看？

A ：华为投资了机器人公司，也在尝试构建平台化和生态系统，但目  前关于他们的进展还难以预测。到目前为止，国内模型大多基于开源 系统，结合自身数据进行训练。百度、讯飞等公司在中文模型上有显 著成就。无论如何转用大模型技术于机器人，硬件方面仍将是一个新 挑战。技术多已开源，主要看各厂商端到端整合的实力。成功的大模 型将需要软件和硬件全领域的强大能力，同时包括训练和虚实结合的 生态系统。

Q：在具身智能发展过程中，  大模型会如何演化以适应不同的感知和 运动需求？

A ：未来大模型的发展趋势将包括更多模态和数据的整合，例如加入  触觉和听觉模型。不光是增强现有的视觉和语言模型，还会提升动作 的速度和精细度，这些都是大模型需要演化和匹配进化的方向。

Q：人形机器人在技术和应用方面的当前状况是怎样的？ 大模型如何 赋能人形机器人？

A： 目前， 人形机器人还处于实验阶段，各家都在尝试制作demo并探 索应用场景。这涉及到运动能力、智能能力和效率的提升，  比如完成 简单工作的能力和组装工作中的尝试。算法上，主要考虑传感器的帧 率、外界感知的数据量、机器人的运动速度与精细度，这些都要求足 够的算力和通信能力，并且要考虑能耗。到了2024年， 人形机器人的 开发还是需要软硬件结合和配合以迎合不同的应用场景。 "大模型"通

过提供算法和数据处理能力，让人形机器人变得更加智能和高效，能 够更好地在不同的工作场景中执行任务。

Q：在人形机器人领域，  目前和未来扩充数据的低成本方式是什么？ 如何应对数据孤岛问题？

A： 目前，机器人训练主要在仿真环境中进行。合成数据的生成方式  正在变得更加自动化和便捷，例如通过拍照上传场景并结合技术生成 虚拟场景。未来将有更多工具来扩展数据，  比如可能会有3D场景的   生成。合成数据可以减少成本，尽管它需要计算资源，但在数字化环 境中训练机器人是高效和低成本的方向。为了突破数据孤岛的问题，  我认为技术上可以通过平台化将物理世界的数字化场景连接在一起，  类似于互联网。未来可能需要发展契机，  比如高品质的3D游戏场景   可能被用于机器人训练。解决数据孤岛问题，不仅仅是技术挑战，更 涉及行业和公司间的利益协调，需要有意愿把资源整合起来。

Q：未来人形机器人的迭代和大模型如何进化，及其在具身智能方面 的演变会如何分阶段发展？

A ：具身智能应当属于人工智能的范畴，从弱人工智能到强人工智

能，再到超人工智能。我个人觉得这三个阶段很清晰，不宜过细划    分，因为难以界定具体节点。在硬件限制和训练能力未完全匹配前，  人形机器人可能只能完成一些简单而不是特别精细的任务。达到了具 身智能的同时，实现AGI水平，那么从物理实体的角度来说，  人形机 器人将能在思维和行为上与人类相似。这是达到通用智能的标志，  而 现在仍需要通过长期训练和持续迭代来不断提升智能机器人的能力 。