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常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態大模型

來源:高工機器人     編輯:創澤   時間:2024/10/17   主題:其他 [加盟]

人形機器人的“大腦”是指基于人工智能大模型的機器人控制系統,用于實現機器人的 感知、決策、學習和控制等功能。2023 年,隨著人工智能大模型技術的快速迭代,為人形機 器人的產業落地提供了重要的技術支撐。在人-機-環境交互方面,大模型可以接受視覺、語言、觸覺等多種信息輸入,提升交互能力。人工智能大模型是實現高度智能化人形機器人的 關鍵技術之一。

目前常見的人工智能大模型有 NLP(Natural Language Processing,自然語言處理) 大模型、CV(Computer Vision,計算機視覺)大模型和多模態大模型等。

1、NLP(Natural Language Processing,自然語言處理)大模型

NLP 大模型是人工智能領域的重要研究方向,融合了語言學、計算機科學、機器學習、 數學、認知心理學等多個學科領域的知識。自然語言處理包含自然語言理解和自然語言生成 兩個方面,常見任務包括文本分類、結構分析、語義分析、知識圖譜、信息提取、情感計算、 文本生成、自動文摘、機器翻譯、對話系統、信息檢索和自動問答等。研究內容覆蓋的粒度 包括字、詞、短語、句子、段落和篇章等多種層次。由于語言的復雜性,高精度、高魯棒、 可解釋的通用自然語言處理系統目前還沒有成熟解決方案,仍需進行長期研究。

2、CV(Computer Vision,計算機視覺)大模型

CV(Computer Vision,計算機視覺)大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,通 常用于圖像識別、目標檢測、人臉識別、圖像分割等計算機視覺任務。計算機視覺作為人工 智能和深度學習的子領域,目前主要以深度卷積神經網絡(CNN)和 Transformer 為支撐, 針對各個應用場景開發優化類人視覺功能,例如廠商利用圖像識別、圖像和視頻搜索、視頻 合成等技術應用于汽車交通、媒體標簽等常用場景。

3、多模態大模型

多模態大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態信息聯合起來進行訓練的模型。 這種模型可以處理和分析多種類型的數據,例如文本、圖像、視頻和音頻,從而更全面地理 解和利用各種信息。多模態大模型的訓練通常采用深度學習技術,通過對大量多模態數據進 行學習,模型能夠從數據中提取出更豐富、更復雜的信息。多模態大模型在許多領域都有應 用,例如自然語言處理、計算機視覺、音頻處理等。






機器人各部位關鍵技術分析

機器人大腦提高人形機器人的人-機-環境共融交互能力,支撐全場景落地應用;機器人小腦提升人形機器人非 結構化環境下全身協調魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力

大模型在機器人領域研究與應用案例匯總

英偉達 GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規劃,3D目標檢測和動態環境理解等全方位能力

智能機器人純視覺與激光雷達方案比較

純視覺方案:成本低,技術成熟度高,產業鏈成熟度高,符合人眼邏輯;易受天氣影響,易受光照影響,算力需求較高,需要大量圖像訓練集;激光雷達方案:識別率高,環境適應力強,產業鏈成熟度高

人形機器人四種環境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實現測距,但精度較低,通過 AI 算法識別,但難 以識別非標準障礙物;毫米波雷達縱向精度高,橫 精度低;激光雷達是高精度,3D 建模,易識別;

全球主要人形機器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個運行著 VxWorks 實時操作系統的處理器構成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學習型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經網絡

人形機器人絲杠行業深度報告: 核心傳動精密部件,國產化未來可期,市場規模249.5億元

人形機器人將實現從0到1量產,根據我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機器人CAGR有望達到182%

人形機器人執行系統之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執行 輸出轉速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉 換為旋轉傳 動 驅動傳導 感知及力 反饋

人形機器人執行系統之旋轉執行器-減速器

旋轉執行器分布于肩部、手部等多自由度關節,作用是將某物旋轉到一定角度完成旋轉運動;驅動關節完成旋轉動作,減速器為核心部件

人形機器人執行系統之線性執行器-行星滾柱絲杠

線性執行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關節,將電機旋轉運動轉為直線運動;變旋轉運動為直線運動,行星滾柱絲杠為核心部件

人形機器人整體構造及成本拆解:執行系統較為關鍵

人形機器人感知系統成本占比7.3%,執行系統成本占比53.2%;線性執行器成本占比31.0%;旋轉執行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%

人形機器人BOM拆解分析-三大核心部分

執行系統BOM占比最高,約53.2%(其中直線、旋轉、手部分別 占31.0%、17.9%、4.3%);感知系統占7.3%,其他芯片、電池等部件合計占比39.5%

中國人形機器人研發團隊-24支機器人團隊介紹

國防科技大學Blackman;哈爾濱工業大學HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學悟空;優必選WalkerX、優悠;小鵬汽車PX5;達闥科技XR-4;北京鋼鐵俠
資料獲取
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