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CEO、科大讯飞机器人首席科学家季超提出具身智能落地有两大标准:一是提升现有范式下的生产效率,如汽车总装车间机器人18-24个月实现投入产出正向循环,替换1-2名工人;二是推动明确趋势下的生产力体系重构,如下一代汽车产线围绕通用机器人重新设计,从 “人力中心”转向“机器人中心”。同时他指出多品种、小批量场景下具身作业面临“复杂场景精确物理建模难”和“未知变化应对能力弱”两大难题,以及跨场景操作牵引、未知环境迁移泛化、泛化效率提升三大挑战。
香港科技大学副教授、元戎启行客座教授陈启峰表示,在具身智能方面,机器人通过图像、深度图、地图等多种传感器获取信息,并构建“大脑”和“小脑”系统,“小脑”负责控制层面,“大脑”负责行为规划与决策。“大脑”的核心技术之一是VLA模型,将视觉、语言和行为多模态信息整合,实现机器人和车辆在复杂环境下的自主决策与动作执行。同时他强调,语言理解能力在长期发展中至关重要,它不仅增强机器人与车辆的可控性和交互性,还能够在复杂场景下提供高级推理能力,为未来通用化机器人和智能驾驶系统奠定技术基础。(李子莘)
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