【「具身智能机器人系统」阅读体验】2.具身智能机器人大模型

近年来，人工智能领域的大模型技术在多个方向上取得了突破性的进展，特别是在机器人控制领域展现出了巨大的潜力。在“具身智能机器人大模型”部分，作者研究并探讨了大模型如何提升机器人的能力，大模型存在的局限性以及衡量大模型的关键指标。阅读了该部分后，我感受到了一种前所未有的震撼，这种震撼不仅来源于技术本身的先进性，更来源于它对传统机器人控制方式的颠覆。

传统机器人的局限性与大模型的变革

传统的机器人控制需要专业程序员进行繁琐的编程工作，这种方式不仅效率低下，还限制了机器人的应用场景。例如，在我们大学工程实训课程中使用的数控机床，需要人为设定起点、终点、移动方向和移动距离等参数，自动化程度非常有限。而引入GPT这样的大模型后，情况发生了根本性的变化。只需提供适当的提示词以及封装好的机器人函数库，大模型便能灵活地生成控制代码，极大地简化了开发过程，并提高了自动化水平。

此外，大模型凭借强大的推理能力，能够利用"思维链"的技术将复杂任务分解为多个子任务，以渐进的方式解决问题。这不仅提高了任务的成功率，也显著增强了系统的鲁棒性，使得机器人可以更高效地应对复杂环境和多样化需求。

多模态融合的创新与突破

机器人控制技术的另一个重要突破在于多模态大模型的应用。相比于仅通过文字进行人机交互的传统方法，现代机器人能够融合视觉、声音、定位等多模态输入信息，为任务执行提供更加全面的感知能力。书中提到的Robotic Transformer-1就是一个典型的例子。它通过将自然语言指令与图像输入进行编码和融合，生成融合后的token序列，并利用Transformer预测动作。这种架构的设计不仅提高了机器人对环境的理解能力，还使其能够更精准地执行复杂任务。

扩散模型的新思路

除了大模型，扩散模型的引入为机器人控制开辟了新的研究方向。在以UniPi为代表的创新工作中，通过用户的自然语言指令和当前机器人静态图像，生成一段预测的未来状态视频。从这些预测视频中，可以提取机器人的位姿信息，并解码出控制所需的速度、加速度等关键参数，再传递给机器人进行实际控制。目前，这种方法已在桌面机械臂任务中取得了令人瞩目的效果。

阅读感悟

从传统的手动编程到借助大模型实现智能化、自主化，从单一模态的交互到多模态信息的深度融合，再到扩散模型的应用，机器人控制技术正在以惊人的速度进化。这不仅让机器人在工业、医疗、服务等领域的应用前景更加广阔，也使得人类能够更轻松地借助机器完成复杂工作。我深刻认识到，大模型技术正在从根本上改变我们对机器人能力的认知。它们不仅是一种技术工具，更是推动具身智能机器人发展的重要动力。