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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(lái)源:高工機(jī)器人      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)間:2024/10/17      主題:其他   [加盟]

人形機(jī)器人的“大腦”是指基于人工智能大模型的機(jī)器人控制系統(tǒng),用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的 感知、決策、學(xué)習(xí)和控制等功能。2023 年,隨著人工智能大模型技術(shù)的快速迭代,為人形機(jī) 器人的產(chǎn)業(yè)落地提供了重要的技術(shù)支撐。在人-機(jī)-環(huán)境交互方面,大模型可以接受視覺、語(yǔ)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(shí)現(xiàn)高度智能化人形機(jī)器人的 關(guān)鍵技術(shù)之一。

目前常見的人工智能大模型有 NLP(Natural Language Processing,自然語(yǔ)言處理) 大模型、CV(Computer Vision,計(jì)算機(jī)視覺)大模型和多模態(tài)大模型等。

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

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,融合了語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、 數(shù)學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的知識(shí)。自然語(yǔ)言處理包含自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成 兩個(gè)方面,常見任務(wù)包括文本分類、結(jié)構(gòu)分析、語(yǔ)義分析、知識(shí)圖譜、信息提取、情感計(jì)算、 文本生成、自動(dòng)文摘、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、信息檢索和自動(dòng)問(wèn)答等。研究?jī)?nèi)容覆蓋的粒度 包括字、詞、短語(yǔ)、句子、段落和篇章等多種層次。由于語(yǔ)言的復(fù)雜性,高精度、高魯棒、 可解釋的通用自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)目前還沒有成熟解決方案,仍需進(jìn)行長(zhǎng)期研究。

2、CV(Computer Vision,計(jì)算機(jī)視覺)大模型

CV(Computer Vision,計(jì)算機(jī)視覺)大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺模型,通 常用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。計(jì)算機(jī)視覺作為人工 智能和深度學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域,目前主要以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和 Transformer 為支撐, 針對(duì)各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景開發(fā)優(yōu)化類人視覺功能,例如廠商利用圖像識(shí)別、圖像和視頻搜索、視頻 合成等技術(shù)應(yīng)用于汽車交通、媒體標(biāo)簽等常用場(chǎng)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(lái)進(jìn)行訓(xùn)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,從而更全面地理 解和利用各種信息。多模態(tài)大模型的訓(xùn)練通常采用深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過(guò)對(duì)大量多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn) 行學(xué)習(xí),模型能夠從數(shù)據(jù)中提取出更豐富、更復(fù)雜的信息。多模態(tài)大模型在許多領(lǐng)域都有應(yīng) 用,例如自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、音頻處理等。






機(jī)器人各部位關(guān)鍵技術(shù)分析

機(jī)器人大腦提高人形機(jī)器人的人-機(jī)-環(huán)境共融交互能力,支撐全場(chǎng)景落地應(yīng)用;機(jī)器人小腦提升人形機(jī)器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動(dòng)、靈巧操作及人機(jī)交互能力

大模型在機(jī)器人領(lǐng)域研究與應(yīng)用案例匯總

英偉達(dá) GR00T讓人形機(jī)器人理解自然語(yǔ)言文本,語(yǔ)音,視頻,以模仿人類運(yùn)動(dòng);阿里云機(jī)器人大模型可賦予機(jī)器人知識(shí)庫(kù)問(wèn)答,工藝流程代碼生成,機(jī)械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測(cè)和動(dòng)態(tài)環(huán)境理解等全方位能力

智能機(jī)器人純視覺與激光雷達(dá)方案比較

純視覺方案:成本低,技術(shù)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(xùn)練集;激光雷達(dá)方案:識(shí)別率高,環(huán)境適應(yīng)力強(qiáng),產(chǎn)業(yè)鏈成熟度高

人形機(jī)器人四種環(huán)境感知傳感器各項(xiàng)性能比較

攝像頭可實(shí)現(xiàn)測(cè)距,但精度較低,通過(guò) AI 算法識(shí)別,但難 以識(shí)別非標(biāo)準(zhǔn)障礙物;毫米波雷達(dá)縱向精度高,橫 精度低;激光雷達(dá)是高精度,3D 建模,易識(shí)別;

全球主要人形機(jī)器人的控制解決方案匯總

本田 ASIMO由四個(gè)運(yùn)行著 VxWorks 實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)的處理器構(gòu)成;歐洲 ICUB使用名為 ARCHER 的學(xué)習(xí)型算法體系;特斯拉 Optimus用Optimus 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人形機(jī)器人絲杠行業(yè)深度報(bào)告: 核心傳動(dòng)精密部件,國(guó)產(chǎn)化未來(lái)可期,市場(chǎng)規(guī)模249.5億元

人形機(jī)器人將實(shí)現(xiàn)從0到1量產(chǎn),根據(jù)我們測(cè)算,2025年和2030年全球人形機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模 分別有望達(dá)到1.4億元和249.5億元,2025-2030年全球人形機(jī)器人CAGR有望達(dá)到182%

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之靈巧手-空心杯電機(jī)

人形機(jī)器人靈巧手進(jìn)行抓取動(dòng)作,空心杯電機(jī)為核心部件;信號(hào)解析 匯總執(zhí)行 輸出轉(zhuǎn)速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動(dòng)轉(zhuǎn) 換為旋轉(zhuǎn)傳 動(dòng) 驅(qū)動(dòng)傳導(dǎo) 感知及力 反饋

人形機(jī)器人執(zhí)行系統(tǒng)之旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器-減速器

旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器分布于肩部、手部等多自由度關(guān)節(jié),作用是將某物旋轉(zhuǎn)到一定角度完成旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng);驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)完成旋轉(zhuǎn)動(dòng)作,減速器為核心部件

人形機(jī)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(guān)節(jié),將電機(jī)旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)為直線運(yùn)動(dòng);變旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)為直線運(yùn)動(dòng),行星滾柱絲杠為核心部件

人形機(jī)器人整體構(gòu)造及成本拆解:執(zhí)行系統(tǒng)較為關(guān)鍵

人形機(jī)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(zhuǎn)執(zhí)行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%

人形機(jī)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(zhuǎn)、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(jì)占比39.5%

中國(guó)人形機(jī)器人研發(fā)團(tuán)隊(duì)-24支機(jī)器人團(tuán)隊(duì)介紹

國(guó)防科技大學(xué)Blackman;哈爾濱工業(yè)大學(xué)HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學(xué)悟空;優(yōu)必選WalkerX、優(yōu)悠;小鵬汽車PX5;達(dá)闥科技XR-4;北京鋼鐵俠
 
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