日前，优必选对外宣布与百度达成合作，将其人形机器人Walker S接入百度文心大模型，共探“AI大模型+人形机器人”创新应用，这也是国内首款接入大模型的人形机器人。在此之前Figure公司与OpenAI合作，发布了首个接入了OpenAI大模型的机器人demo——Figure 01，作为Figure和OpenAI合作的首批成果在业内引起不小的轰动，AI大模型+人形机器人正掀起下一波技术热潮。
那么，从技术角度来看A大模型和人形机器人在技术层面的结合到底有些可能性呢？
1.自然语言交互
利用Transformer等注意力机制的神经网络架构，训练海量文本数据，构建强大的语言理解与生成模型。采用Seq2Seq、BERT、GPT等模型结构，实现高质量的语音识别(ASR)、自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG)。在交互中引入Grounding技术，让机器人能根据实物环境信息更准确地理解用户意图。代表案例:Alexa、Siri等智能语音助手已广泛应用自然语言处理技术，能与用户进行流畅对话;Xiaomi CyberOne等人形机器人搭载大语言模型，实现高自然度语音交互。
2.知识库与推理：
通过Knowledge Embedding将结构化知识库如Freebase映射到连续向量空间，再利用Graph Neural Network等技术学习知识图谱表示，增强大模型的知识性和逻辑推理能力。在预训练阶段引入知识蒸馏和对比学习，让模型更好地吸收结构化知识。利用归纳逻辑编程(ILP)、Markov逻辑网等技术进行逻辑推理。代表案例:IBM Watson利用知识库实现强大的问答和逻辑推理能力;DeepMind的AlphaGo以知识驱动的方式掌握围棋知识，并用于对弈推理。
3.多模态感知与决策：
通过Multimodal Transformer、Cross-attention等技术融合视觉、语音、文本等多模态信息。利用主动学习让机器人主动询问未知环境信息，减少感知不确定性。将计算机视觉技术如目标检测、图像分割等与大模型相结合，实现场景理解。在决策中引入因果推理，增强机器人应对复杂环境的鲁棒性。代表案例:Elon Musk的Optimus机器人将深度学习应用于视觉感知，实现精准的目标识别与抓取;Robotic Vision公司将视觉信息融入语言模型，实现更全面的场景理解。
4.运动规划：
采用深度强化学习(DRL)训练运动规划模型，如DDPG、SAC等，让机器人通过trial and error学习最优运动轨迹。将运动规划与Imitation Learning相结合，通过模仿人类动作，实现更自然的运动。利用Sim2Real技术弥合仿真与真实环境的差距。将运动规划与反馈控制结合，实现更稳定、实时的运动控制。代表案例:Boston Dynamics的Atlas机器人采用模仿学习与强化学习相结合，实现了高难度体操动作;Robotic AI公司利用深度强化学习实现机器人精准控制。
5.任务规划与执行：
通过Hierarchical Task Network等技术将复杂任务分解为多层次可执行子任务。利用Monte-Carlo Tree Search (MCTS)等算法在任务规划中进行全局优化搜索。在执行中采用Behavior Tree或有限状态机(FSM)等技术编排子任务，处理不同场景下的状态转移。同时引入错误监控和问题诊断技术，增强任务执行的容错性。代表案例:通用汽车(GM)的Dreamcatcher系统利用MCTS进行智能装配任务规划；NASA的Robonaut 2利用分层控制结构，自主执行空间站维修等任务。
6.情感交互：
利用多模态情感识别模型，融合面部表情、语音语调、身体动作等信息，实现用户情绪的准确理解。在情感生成中，采用GAN等生成式模型合成表情、动作。利用Seq2Seq模型生成情感回复。在对话中融入幽默、同理心等社交策略，让交互更具人性化。代表案例:Hanson Robotics的Sophia机器人通过面部表情合成和声音合成，实现了丰富的情感表达;Emoshape公司的情感芯片赋予机器人表达同理心的能力。
7.持续学习：
采用元学习(Meta-learning)让机器人学会如何学习，实现快速适应新任务、新环境的能力。通过Continual Few-Shot Learning、Incremental Learning等技术在少量新数据上进行增量学习，克服灾难性遗忘问题。引入主动学习，让机器人主动向用户询问未知知识，加速学习进程。代表案例:Cogitai公司利用增量学习技术，让智能体在连续学习中不断进化;Dactyl项目利用元学习，让机器人掌握多种物体操纵技能。
以上技术的融合有望全面提升人形机器人在感知、认知、决策、规划、控制、交互、学习等方面的能力，最终实现更加智能化、人性化的人形机器人。但目前这一领域仍处于探索阶段，在算法、硬件、系统集成等方面仍面临不少挑战，离大规模商业化应用还有一定距离。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在 人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
大模型 AI 能干什么？
大模型是怎样获得「智能」的？
用好 AI 的核心心法
大模型应用业务架构
大模型应用技术架构
代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
提示工程的意义和核心思想
Prompt 典型构成
指令调优方法论
思维链和思维树
Prompt 攻击和防范
…
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
为什么要做 RAG
搭建一个简单的 ChatPDF
检索的基础概念
什么是向量表示（Embeddings）
向量数据库与向量检索
基于向量检索的 RAG
搭建 RAG 系统的扩展知识
混合检索与 RAG-Fusion 简介
向量模型本地部署
…
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
为什么要做 RAG
什么是模型
什么是模型训练
求解器 & 损失函数简介
小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
Transformer结构简介
轻量化微调
实验数据集的构建
…
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
硬件选型
带你了解全球大模型
使用国产大模型服务
搭建 OpenAI 代理
热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
在本地计算机运行大模型
大模型的私有化部署
基于 vLLM 部署大模型
案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
部署一套开源 LLM 项目
内容安全
互联网信息服务算法备案
…
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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发表于 2024-8-18 22:39:53