机器人与大模型融合：引领智能未来

近日，一篇综述报告在机器人领域引起巨大关注。这篇报告由多位华人学者与国际研究团队合作完成，涵盖了大模型与机器人融合的潜力、应用和挑战。让我们一起深入探讨这个引领智能未来的话题。

大模型的崭露头角

故事从大模型开始。大型预训练语言模型（LLM）、大型视觉 - 语言模型（VLM）、大型音频 - 语言模型（ALM）以及大型视觉导航模型（VNM）已经改变了信息处理的方式。它们通过在庞大而多样的数据集上进行训练，获得了惊人的泛化能力，催生了BERT、GPT-3、GPT-4、CLIP、DALL-E以及PaLM-E等相关模型。这些模型不仅在自然语言处理和计算机视觉领域取得了巨大突破，还为机器人领域带来了新的机遇。

机器人与大模型的结合

将大模型融合到机器人中，为机器人赋予更智能的大脑，这一思想正在逐渐成为现实。机器人领域的研究者们已经开始探索如何将大模型应用于感知、预测、规划和控制等任务，这一领域正在快速发展。

最近，由斯坦福大学、普林斯顿大学等多所大学以及英伟达、Google DeepMind等企业的研究团队发布了一篇综述报告，总结了大模型在机器人研究中的应用情况和未来挑战。更令人振奋的是，这个团队中有许多杰出的华人学者，包括朱玉可、宋舒然、吴佳俊、卢策吾等，为这一领域的发展贡献了自己的智慧和力量。

大模型在机器人领域的应用

大模型为机器人领域带来了巨大的潜力。它们可以用于增强机器人的感知能力，帮助机器人理解和与环境互动。例如，在感知领域，大型视觉 - 语言模型（VLM）可以学习视觉和文本数据之间的关联，从而协助机器人执行零样本图像分类、零样本目标检测和3D分类等任务。在规划和决策领域，大模型可以辅助机器人制定高级规划，使机器人能够接受和解释来自人类的高级指令。

此外，大模型还具备零样本学习的能力，使机器人能够在没有任何示例或特定训练的情况下执行任务。这增强了机器人在非结构化环境中的适应性和灵活性，提高了其实用性。

挑战与未来展望

然而，将大模型应用于机器人领域并非没有挑战。以下是一些主要挑战：

1. 数据稀缺性：机器人领域缺乏互联网规模级别的数据，如何扩展机器人学习成为一个问题，包括使用非结构化游戏数据、使用图像修复等方法。

2. 实时性能：大模型的推理时间较长，如何提高实时性能是一个挑战，尤其是对于需要在线决策的机器人。

3. 多模态表征：机器人需要整合不同感官的输入，多模态基础模型需要解决跨模态的交互和对齐问题。

4. 不确定性量化：如何量化实例级别和分布级别的不确定性，以及如何应对分布移位问题。

5. 安全评估：对于基于大模型的机器人系统，如何进行严格的安全评估，包括部署前的测试和运行时的监控。

6. 模型选择：选择使用现有的大模型还是为机器人构建新的模型是一个重要考虑因素。

7. 机器人设置的可变性：机器人设置可能高度可变，如何适应各种设置是一个挑战。

8. 基准评估和可复现性：如何进行基准评估以及如何保证研究的可复现性是重要问题。

这篇综述报告总结了当前大模型在机器人领域的应用情况，并提出了解决这些挑战的未来研究方向。这一领域充满活力，大模型与机器人的结合将为智能未来带来更多惊喜。

结语

大模型与机器人的融合代表着人工智能领域的一次重要进展。这不仅是对现有技术的拓展，更是对智能机器人未来的一次探索。在华人学者与国际研究团队的共同努力下，我们有理由相信，大模型将继续为机器人领域带来更多创新和突破。

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