摘要：AI大模型通过重构人形机器人的感知、决策与执行体系，实现“程序驱动”到“智能自主”的范式跃迁，核心价值体现在多模态认知突破、任务泛化升级、复杂环境交互精准化。

编辑/江韵 图文/AI生成

AI大模型通过重构人形机器人的感知、决策与执行体系，实现“程序驱动”到“智能自主”的范式跃迁，核心价值体现在多模态认知突破、任务泛化升级、复杂环境交互精准化。

结合最新实践，从技术路径、核心能力、应用场景解析如下：

1. 多模态大模型深度融合

- 感知-认知-执行闭环：Figure AI的Helix模型通过视觉-语言-动作（VLA）框架，整合图像、语音指令与关节信号，如解析“倒牛奶”指令并生成动作序列，工业场景任务效率提升40%，家庭家务时间缩短60%。

- 跨模态推理：商汤日日新V6模型可解析10分钟长视频，识别机器人面前人类服装协调性并生成交互策略，长思维链推理对标Gemini 2.5 Turbo。

2. 分层控制与实时响应协同

- 双系统架构：斯坦福HumanPlus框架以“实时影子系统（HST）+模仿学习算法（HIT）”实现毫秒级全身控制控制，40小时演示即可学会穿鞋、打乒乓球等复杂任务。

- 算力动态调度：Helix模型在嵌入式GPU上实现50ms内推理延迟，复杂任务（如多机协同）通过5G卸载至云端，平衡算力与能耗。

3. 强化学习与生成式AI结合

- 智能奖励函数：Eureka系统用GPT-4生成训练奖励函数，该系统在29种机器人形态测试中，83%场景下性能超越人类专家设计，平均提升达52%‌。

- 动作自主优化：腾讯Motion Anything框架通过文本、音乐生成3D舞蹈动作，优化动作流畅度与节奏感。

1. 多模态感知与环境理解

- 跨模态对齐：Gemini Robotics实现“盲抓”，动态物体捕获成功率92%（如打包饭盒），通过语义推理调整抓取策略。

- 语义建模：优必选Walker S1的语义VSLAM技术，在汽车工厂识别“螺栓滑丝”并规划修复路径，误检率0.3%。

2. 任务泛化与持续学习

- 零样本学习：东京大学Alter3机器人借GPT-4思维链，无需训练完成“自拍”“蛇形扭动”，可灵活切换“筷子/刀叉吃饭”动作。

- 群体智能：优必选IoH架构实现多机经验共享，单台机器人的螺栓修复策略同步至全群，产线效率提升30%。

3. 动态环境自主决策

- 实时避障：波士顿动力Atlas的LBMs模型可应对物体意外掉落，自主调整动作无需重编程。

- 安全人机协作：苏黎世联邦理工机器狗通过强化学习实现羽毛球连续对打，10拍内保持稳定回位。

1. 智能制造柔性升级

- 多机协同：优必选Walker S1群在极氪工厂实现跨工位装配，力控对准精度0.5mm，复杂工序效率提升40%。

- 预测性维护：商汤模型结合工业CT，风电叶片缺陷检测准确率98%，提前预警故障。

2. 家庭服务范式革新

- 个性化家务：Optimus通过视频学习撕纸巾、倒垃圾，家务时间缩短60%。

- 情感交互：深圳PM01机器人分析老人情感倾向，推荐音乐使孤独感评分降低28%。

3. 医疗康养精准照护

- 康复训练：优必选外骨骼机器人分析步态数据，中风患者膝关节偏差纠正效率92%。

- 手术辅助：达芬奇机器人结合多模态模型，前列腺切除术中血管识别精度95%，出血量减少30%。

四、挑战与未来趋势

1. 算力与能耗平衡：端侧模型控制推理延迟（如50ms内），复杂任务依赖云端协同。

2. 伦理与安全：遵循《全球人工智能伦理公约》，禁止AI用于自主武器；脑类器官需监测神经活动防意识风险。

3. 多模态深度融合：如清华SToFM模型跨尺度建模，推动机器人对生物系统的精准模拟。

AI大模型使人形机器人从“工具”进化为“智能伙伴”，核心价值不仅是效率（工业任务效率+40%）与精度突破，更在于创造新交互模式。

未来结合量子计算与脑机接口，或将实现“意识级”交互（主动理解意图、情感共鸣），关键在于优化“感知-认知-执行”闭环，构建伦理治理框架，确保技术服务人类福祉。

来源：小顾科技观察