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常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

來源:高工機器人      編輯:創(chuàng)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(tǒng),用于實現(xiàn)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(chǎn)業(yè)落地提供了重要的技術支撐。在人-機-環(huán)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(xiàn)G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(tài)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L域的重要研究方向,融合了語言學、計算機科學、機器學習、 數(shù)學、認知心理學等多個學科L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(tǒng)、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,G精度、G魯棒、 可解釋的通用自然語言處理系統(tǒng)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L域,目前主要以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)和 Transformer 為支撐, 針對各個應用場景開發(fā)優(yōu)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(tài)大模型

多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)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(shù)據(jù),例如文本、圖像、視頻和音頻,從而更多面地理 解和利用各種信息。多模態(tài)大模型的訓練通常采用深度學習技術,通過對大量多模態(tài)數(shù)據(jù)進 行學習,模型能夠從數(shù)據(jù)中提取出更豐富、更復雜的信息。多模態(tài)大模型在許多L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(huán)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(huán)境下全身協(xié)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(guī)劃,3D目標檢測和動態(tài)環(huán)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(chǎn)業(yè)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(huán)境適應力強,產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機器人四種環(huán)境感知傳感器各項性能比較

攝像頭可實現(xiàn)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(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡

人形機器人絲杠行業(yè)深度報告: 核心傳動精密部件,國產(chǎn)化未來可期,市場規(guī)模249.5億元

人形機器人將實現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測算,2025年和2030年全球人形機器人市場規(guī)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(zhí)行系統(tǒng)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(zhí)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(zhí)行系統(tǒng)之旋轉執(zhí)行器-減速器

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

人形機器人執(zhí)行系統(tǒng)之線性執(zhí)行器-行星滾柱絲杠

線性執(zhí)行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關節(jié),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(zhí)行系統(tǒng)較為關鍵

人形機器人感知系統(tǒng)成本占比7.3%,執(zhí)行系統(tǒng)成本占比53.2%;線性執(zhí)行器成本占比31.0%;旋轉執(zhí)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(zhí)行系統(tǒng)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(tǒng)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(fā)團隊-24支機器人團隊介紹

國防科技大學Blackman;哈爾濱工業(yè)大學HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學悟空;優(yōu)必選WalkerX、優(yōu)悠;小鵬汽車PX5;達闥科技XR-4;北京鋼鐵俠
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 商用服務機器人控制系統(tǒng)的組成:任務規(guī)劃,
» 具身智能工業(yè)場景,精準、重復的任務流程成
» 智能機器人的傳感器的種類:內部傳 感器和
» 前臺智能機器人對傳感器的要求:基本性能要
» 各地對具身智能核心發(fā)展需求:產(chǎn)業(yè)端落地,
» 2025年中國具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃與場景
» 按控制方式進行分類,機器人分為二種:非伺
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» 智能安防巡檢機器人的起源與發(fā)展歷史,De
» 智能交互機器人的主要部件選型參考方案:伺
» 智能接待機器人的關節(jié)機構設計方案參考:運
» 智能接待機器人機構設計模型分析:機器人運
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