人形機器人為何需要高智能的大模型？

盡管人形機器人的形態(tài)早已實(shí)現工程可行，但其真正實(shí)現產(chǎn)業(yè)化落地的關(guān)鍵，在于擺脫傳統工業(yè)機器人“控制剛、泛化弱”的局限，補足對不確定性的理解與適應能力。工業(yè)機器人主要基于確定性控制邏輯運行，缺乏感知、決策與反饋能力，導致高度依賴(lài)集成，成本高、通用性差。相比之下，人形機器人以“通用智能體”為目標，強調感知—推理—執行的完整鏈路，需要依托大模型支撐的多模態(tài)理解與泛化能力，才能適應復雜任務(wù)與動(dòng)態(tài)環(huán)境。當前多模態(tài)大模型的興起，為人形機器人提供了“初J大腦”，開(kāi)啟從0到1的智能進(jìn)化，并通過(guò)數據飛輪實(shí)現模型能力與產(chǎn)品性能的持續提升。然而整體智能化仍處于L2初J階段，通往泛化智能仍面臨建模方法、數據規模與訓練范式等多重挑戰，高智能大模型將是貫通通用人形機器人路徑的核心變量。

從架構端和數據端看，目前機器人大模型的進(jìn)展如何？

當前機器人大模型的快速演進(jìn)，主要得益于架構端與數據端的協(xié)同突破。架構上，從早期的SayCan語(yǔ)言規劃模型，到RT-1實(shí)現端到端動(dòng)作輸出，再到PaLM-E、RT2將多模態(tài)感知能力融合至統一模型空間，大模型已逐步具備“看圖識意、理解任務(wù)、生成動(dòng)作”的完整鏈條。2024年π0引入動(dòng)作專(zhuān)家模型，動(dòng)作輸出頻率達50Hz；2025年Helix實(shí)現快慢腦并行架構，控制頻率突破至200Hz，顯著(zhù)提升機器人操作的流暢性與響應速度。數據端，已形成互聯(lián)網(wǎng)、仿真、真機動(dòng)作三類(lèi)數據協(xié)同支撐的結構化體系：前兩者提供預訓練量J與泛化場(chǎng)景，后者則直接提升模型在物理世界中的實(shí)用能力。其中，真機數據采集對高精度動(dòng)捕設備依賴(lài)度高，光學(xué)動(dòng)捕以精度優(yōu)勢適配集中式訓練場(chǎng)，有望成為具身模型訓練的核心數據來(lái)源。當前主流訓練范式正由“低質(zhì)預訓練+高質(zhì)后調優(yōu)”快速迭代，模型智能的躍遷正轉向“從數據堆料到結構優(yōu)化”的階段。

未來(lái)大模型的發(fā)展方向是什么？

面向未來(lái)，具身大模型將在模態(tài)擴展、推理機制與數據構成三方面持續演進(jìn)。當前主流模型多聚焦于視覺(jué)、語(yǔ)言與動(dòng)作三模態(tài)，下一階段有望引入觸覺(jué)、溫度等感知通道；Cosmos等架構嘗試通過(guò)狀態(tài)預測賦予機器人“想象力”，實(shí)現感知—建�！獩Q策閉環(huán)，構建更真實(shí)的“世界模型”，提升機器人環(huán)境建模與推理能力；數據端，仿真與真實(shí)數據融合訓練成為主流方向，高標準、可擴展的訓練場(chǎng)正成為通用機器人訓練體系的關(guān)鍵支撐

附件：我們距離真正的具身智能大模型還有多遠,在模態(tài)擴展,推理機制與數據構成三方面持續演進(jìn)