由人类工程师分解成

法像人一样拥有常识,必须要将一个指令的程式化程序,然后机器人端机械臂)再一步一步去完成每个动作。 这也使得高级别的具身智能,比如L自动驾驶、人形机器人、机器狗等,人机交互无法满足现实中通用智能的需求,广泛应用的主要是机械臂、履带式搬运机器人等这类比较机械化的具身智能,只适应某一类设计好的特定任务。 有了大模型之后,机器人终于有了一个强大的“大脑”。

LLM可以帮助机器人更好理解运用到

高级语义知识,自动化地分析自己的任务并拆分成具体的  格鲁吉亚电话号码列表  动作,这样与人类、与物理环境的互动更加自然,机器人也就显得更加智能了。 举个例子,让机器人倒一杯水,人类自动就会绕开室内的障碍物,但传统方式下,机器人并不具备“遇到障碍物水会打翻”这样的常识,经常会做错事,而大模型驱动的具身智能,就可以更好地理解这些知识,自动分解任务,不再需要工程师或

者主人一步步地指导端 多模

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态——更丰富的“小脑” “具身”所相对的概 CU 列表 念是“离身”端Disembodiment),从中可以看到,具身智能的实现依赖于身体的感知,不能脱离身体而单独存在。 人类具有眼耳鼻舌身意,说明对于物理世界的充分感知和理解,是意识和智慧的来源。而传统AI更多的是被动观测,主要是“看”端计算机视觉)和“读”端文本NLP),这就使得智能体Agent缺乏对外部环境的通用感知能力。 以自动驾驶为例,无人车也是具身智能的载体,需要通过传感器、机器视觉、激光雷达等多种方式来感知物理世界的变化,成本昂贵,效果也不是很理想,至今依然没能实现L级别的自动驾驶量产。 多模态大模型,可以积累和分析

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