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大模型时代的具身智能.哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心.[2024-01-01].pdf

上传人: AG 编号:710165 2025-05-22 212页 28.71MB

1、大模型时代的具身智能RESEARCH CENTER FOR SOCIAL COMPUTING AND INFORMATION RETRIEVAL什么是智能机器人?RESEARCH CENTER FOR SOCIAL COMPUTING AND INFORMATION RETRIEVAL哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心3HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人的从古至今穆王惊视之,趋步俯仰,信人也。巧夫!领其颅,则歌合律;捧其手,则舞应节。千变万化,惟意所适。王以为实人也,与盛姬内御并观之。列子汤问周穆王西巡狩猎遇见了一个名叫偃师的奇人。偃师造出了一个机器人,与

2、常人的外貌极为相似,达到了以假乱真的程度。那个机器人会做各种动作。掰动它的下巴,就会唱歌;挥动它的手臂,就会翩翩起舞。公元前9世纪4HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人的从古至今公元前4世纪古希腊数学家 阿基塔斯 研制出一种由机械蒸汽驱动的鸟状飞行器,并被命名为“鸽子”。其腹部是一套用于产生蒸汽的密闭锅炉。阿基塔斯“鸽子”设计图5HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人的从古至今公元15世纪莱昂纳多达芬奇在 1495 年左右绘制了人形机器人的草图。现在被称为莱昂纳多的机器人,能够坐起、挥动手臂、移动头部和下巴。莱昂纳多的机器人6HARBI

3、N INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人的从古至今公元20世纪机器人从“玩具”变成“工具”,并应用于工业领域1961年,世界上第一台工业机器人Unimate,用于堆叠金属1973 年,KUKA公司推出的世界第一台拥有六个机电驱动轴的工业机器人,FAMULUS一定的自主性:编程后可自主运行,自主判断和决定接下来的操作7HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人的从古至今公元21世纪工业机器人已经相对成熟,人们开始探索更多场景、更智能的机器人医疗微创机器人物流运输机器人展厅服务机器人家庭清洁机器人更好的自主性:应对的场景和任务更复杂,涉及多机器人协调8HAR

4、BIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY智能机器人机器人智能机器人 人类自主能力:尽可能少的人类干预泛化能力(通用能力):具备强大的综合能力9HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY最受关注的智能机器人类人机器人世界第一台全尺寸人形机器人人形运动能力重大进步人形机器人成功商业落地人形动作能力迈入新纪元1972200020082013ASIMO,日本本田制造,历经数次迭代,掌握双足奔跑、搬运托盘、上下楼梯等功能 WABOT-1,日本早稻田大学加藤实验室,行走一步需要45秒,步伐也只有10公分法国 Aldebaran公司研发的小型教学陪伴用人形机器人NAOAtla

5、s机器人,美国波士顿动力公司研发,有很强的运动控制能力运动控制型机器人智能机器人重点关注机器人的运动能力新的关注点:机器人智能10HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY智能机器人机器人智能机器人 人类自主能力:尽可能少的人类干预泛化能力(通用能力):具备强大的综合能力一种算法人工智能?人工智能?本报告来源于三个皮匠报告站(),由用户Id:107695下载,文档Id:184180,下载日期:2024-12-1011HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY机器人与人工智能工业机器人已经相对成熟,人们开始探索更多场景、更智能的机器人医疗微创机器人物流运输机器

6、人展厅服务机器人家庭清洁机器人视觉技术视觉技术语音技术自然语言处理视觉技术语音技术人工智能真的让机器人智能了吗?RESEARCH CENTER FOR SOCIAL COMPUTING AND INFORMATION RETRIEVAL哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心13HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY我们设想中的智能机器人是什么?像人类一样工作的机器人?各方面强于人类的机器人?有意识和情感的机器人?14HARBIN INSTITUTE OF TECHNOLOGY纵观人工智能发展p1956年20世纪60年代初,使用人工智能做符号推理,进行数学证明p20世纪6

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本文主要介绍了具身智能的发展历程、技术栈、应用场景以及面临的挑战。 1. 发展历程:从古代的机器人玩具到现代的工业机器人,再到具有自主决策能力的智能机器人,机器人技术经历了长足的发展。 2. 技术栈:具身智能包括感知、推理和执行三个部分。感知包括物体感知、场景感知、行为感知和表达感知;推理包括任务规划、导航和具身问答;执行则关注技能学习。 3. 应用场景:具身智能在服务机器人、人机协作、社交导航和环境探索等领域具有广泛的应用。 4. 面临的挑战:机器人伦理安全、量产和商业化落地等。 5. 未来趋势:大模型在具身智能中具有重要作用,但目前仍存在推理速度慢、泛化能力差等问题。未来需要解决数据问题、持续学习、交互式学习和仿真环境构建等技术难题。
什么是具身智能? 具身智能有哪些应用场景? 具身智能面临哪些挑战?
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