大模型时代具身智能模型的

具身智能自然也就能更好的理解物理世界。 端 精准决策——更灵活的躯干 试想一下，如果一辆无人车，行驶过程中道路上突然冲出一个物体，它只能等着人类来判断“当前是什么情况”，下达指令“应该干什么”，那黄花菜都凉了，万一冲出来的是人，那实在是太危险太不可靠了。 传统的机器人训练往往采取pffline离线模式，一旦遇到训练环境中没有出现过的问题，就可能掉链子

，需要收集数据再重新迭代优

化，这个过程的效率很低，也减慢了具身智能在现实    加纳电话号码列表  中落地的速度。 训练与测试，与云服务相结合，可以在云上虚拟仿真场景下，进行端到端的实时训练与测试，快速完成端侧迭代与开发，这就大大加速了具身智能体的进化速度。 具身智能体在模拟出来的场景中无数次地尝试、学习、反馈、迭代，积累对物理世界的深度理解，产生大量交互数据，再通过与真实环境的不断交互积累经验，全面提升在复杂世界的自动移动、复杂任务的泛化能力，展现在具身载体上，就是机器人可以更好地适应环境，

更灵活地运用机械“躯干”来进行人

机交互。 一句话总结：和大模型“两开 CU 列表 花”，将通用人工智能落地端Embodiment物理身体），为具身智能打开了新的想象空间。 三、能抓老鼠才是好猫 理论归理论，实践归实践。我们总说能抓住老鼠的才是好猫，那么实现具身智能，究竟有几种“抓老鼠”的方式呢？ 目前，主要以两种路线为主： 一种是谷歌、伯克利等为代表的“未来派”，主打的是“一步到位”。 具体来说，这类研发机构是从具身智能的终极目标出发，希望从当下到终点，寻找一个端到端的技术路径，所给出的方案，往往采取“紧耦合”的方式，希望一个大模型就能包办所有，让机器人完成识别环境、分解任务、执行操作等所有工作，非