“AI大模型+人形机器人”的7大技术融合路径_大模型与机器人的结合

日前，优必选对外宣布与百度达成合作，将其人形机器人Walker S接入百度文心大模型，共探“AI大模型+人形机器人”创新应用，这也是国内首款接入大模型的人形机器人。在此之前Figure公司与OpenAI合作，发布了首个接入了OpenAI大模型的机器人demo——Figure 01，作为Figure和OpenAI合作的首批成果在业内引起不小的轰动，AI大模型+人形机器人正掀起下一波技术热潮。

那么，从技术角度来看A大模型和人形机器人在技术层面的结合到底有些可能性呢？

1.自然语言交互

利用Transformer等注意力机制的神经网络架构，训练海量文本数据，构建强大的语言理解与生成模型。采用Seq2Seq、BERT、GPT等模型结构，实现高质量的语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。在交互中引入Grounding技术，让机器人能根据实物环境信息更准确地理解用户意图。代表案例:Alexa、Siri等智能语音助手已广泛应用自然语言处理技术，能与用户进行流畅对话;Xiaomi CyberOne等人形机器人搭载大语言模型，实现高自然度语音交互。

2.知识库与推理：

通过Knowledge Embedding将结构化知识库如Freebase映射到连续向量空间，再利用Graph Neural Network等技术学习知识图谱表示，增强大模型的知识性和逻辑推理能力。在预训练阶段引入知识蒸馏和对比学习，让模型更好地吸收结构化知识。利用归纳逻辑编程(ILP)、Markov逻辑网等技术进行逻辑推理。代表案例:IBM Watson利用知识库实现强大的问答和逻辑推理能力;DeepMind的AlphaGo以知识驱动的方式掌握围棋知识，并用于对弈推理。

3.多模态感知与决策：

通过Multimodal Transformer、Cross-attention等技术融合视觉、语音、文本等多模态信息。利用主动学习让机器人主动询问未知环境信息，减少感知不确定性。将计算机视觉技术如目标检测、图像分割等与大模型相结合，实现场景理解。在决策中引入因果推理，增强机器人应对复杂环境的鲁棒性。代表案例:Elon Musk的Optimus机器人将深度学习应用于视觉感知，实现精准的目标识别与抓取;Robotic Vision公司将视觉信息融入语言模型，实现更全面的场景理解。

4.运动规划：

采用深度强化学习(DRL)训练运动规划模型，如DDPG、SAC等，让机器人通过trial and error学习最优运动轨迹。将运动规划与Imitation Learning相结合，通过模仿人类动作，实现更自然的运动。利用Sim2Real技术弥合仿真与真实环境的差距。将运动规划与反馈控制结合，实现更稳定、实时的运动控制。代表案例:Boston Dynamics的Atlas机器人采用模仿学习与强化学习相结合，实现了高难度体操动作;Robotic AI公司利用深度强化学习实现机器人精准控制。

5.任务规划与执行：

通过Hierarchical Task Network等技术将复杂任务分解为多层次可执行子任务。利用Monte-Carlo Tree Search (MCTS)等算法在任务规划中进行全局优化搜索。在执行中采用Behavior Tree或有限状态机(FSM)等技术编排子任务，处理不同场景下的状态转移。同时引入错误监控和问题诊断技术，增强任务执行的容错性。代表案例:通用汽车(GM)的Dreamcatcher系统利用MCTS进行智能装配任务规划；NASA的Robonaut 2利用分层控制结构，自主执行空间站维修等任务。

6.情感交互：

利用多模态情感识别模型，融合面部表情、语音语调、身体动作等信息，实现用户情绪的准确理解。在情感生成中，采用GAN等生成式模型合成表情、动作。利用Seq2Seq模型生成情感回复。在对话中融入幽默、同理心等社交策略，让交互更具人性化。代表案例:Hanson Robotics的Sophia机器人通过面部表情合成和声音合成，实现了丰富的情感表达;Emoshape公司的情感芯片赋予机器人表达同理心的能力。

7.持续学习：

采用元学习(Meta-learning)让机器人学会如何学习，实现快速适应新任务、新环境的能力。通过Continual Few-Shot Learning、Incremental Learning等技术在少量新数据上进行增量学习，克服灾难性遗忘问题。引入主动学习，让机器人主动向用户询问未知知识，加速学习进程。代表案例:Cogitai公司利用增量学习技术，让智能体在连续学习中不断进化;Dactyl项目利用元学习，让机器人掌握多种物体操纵技能。

以上技术的融合有望全面提升人形机器人在感知、认知、决策、规划、控制、交互、学习等方面的能力，最终实现更加智能化、人性化的人形机器人。但目前这一领域仍处于探索阶段，在算法、硬件、系统集成等方面仍面临不少挑战，离大规模商业化应用还有一定距离。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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