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一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型正逐步渗透到各个行业，与机器人的融合成为当前科技领域的热点。国内外各大机器人厂商纷纷展示在大模型与机器人融合方面的最新进展，标志着机器人技术正朝着“具身智能”迈进。本文将探讨AI大模型如何赋能机器人，以及这一融合趋势所带来的挑战与机遇。
二、AI大模型在机器人领域的应用
2.1 国外巨头的技术突破
Figure AI：发布了视觉-语言-动作（VLA）模型Helix，实现了上半身35个自由度的协调控制，具备零样本泛化能力，支持多机器人协作。
1X Technologies：发布了第二代家用机器人NEO Gamma，通过训练的视觉操作模型和大语言模型，实现了与用户的自然对话和肢体语言互动。
2.2 国内厂商的积极跟进
中控技术：在自研人形机器人上完成DeepSeek-R1测试，计划进一步接入多模态模型Janus Pro，增强环境感知和人机交互能力。
优必选：验证了DeepSeek-R1在人形机器人应用场景中的表现，计划研发适用于人形机器人的多模态具身推理大模型。
浪潮智能终端：成功接入DeepSeek，使机器人具备强大的语义理解能力。
普渡机器人：首批搭载DeepSeek模型的贝拉Pro机器人已在部分商超落地测试。
三、AI大模型对机器人的赋能
3.1 精准理解与高效交互
AI大模型的自然语言处理能力，让机器人能够精准理解人类指令，无论是日常咨询还是专业问题，都能快速给出回答，大大提高交互效率。
3.2 自主决策能力
借助AI大模型的数据分析和处理能力，机器人能够实时感知环境变化，自主制定行动策略和决策，在复杂场景中实现自主路径规划、导航和操作。
3.3 学习与泛化能力
AI大模型使机器人具备学习和泛化能力，面对新场景时能快速理解并做出应对，即使面对陌生情况也能基于已有知识进行推理和判断。
四、面临的挑战
4.1 计算复杂度与数据安全
大模型的训练需要大量数据和算力，导致成本高昂。同时，数据安全性问题也不容忽视，需规避隐私侵犯、数据泄露等风险。
4.2 小样本学习与持续学习
机器人在真实环境中执行复杂任务时，获取高质量数据难度大。如何实现小样本学习和持续学习，避免灾难性遗忘和任务干扰，是当前的重要挑战。
4.3 多模态感知与全身智能
具身智能强调“大脑-身体-环境”三位一体，如何实现视觉、触觉、听觉等多模态信息的智能感知，以及全身智能与协调控制，也是关键所在。
五、结语
AI大模型与机器人的融合为机器人的智能化发展带来了无限可能。尽管目前仍面临诸多挑战，但随着技术的不断进步和创新，相信这些挑战将逐步得到解决。未来，具身智能机器人有望成为人类生产生活的得力助手和智慧伙伴。
