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大模型是遠(yuǎn)期人形機(jī)器人的必備要素：
　　人形機(jī)器人的特點(diǎn)在于通用性和泛化能力，遠(yuǎn)期可以替代人類完成多項(xiàng)任務(wù)。而大模型具有龐大的先驗(yàn)知識(shí)庫(kù)與強(qiáng)大的通識(shí)理解能力，可以滿足人形機(jī)器人通用性的場(chǎng)景要求和技能要求，不再僅限于完成某一類特定工作，而是進(jìn)一步完成多類型任務(wù)。在機(jī)器人大模型上，思維鏈可以幫助機(jī)器人拆分與分解一件事件如何完成，先解碼出計(jì)劃的步驟，再解碼需要完成任務(wù)需要輸出的動(dòng)作。
　　谷歌：從Saycan到RT-X，軟件領(lǐng)軍者，步步為營(yíng)，模型高速迭代
　　從2022年4月谷歌推出Say-can模型，初次引入大模型用于做任務(wù)理解和拆分，到RT-1使用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來(lái)執(zhí)行SayCan的任務(wù)，再到RT-2將VLM大模型與RT-1的機(jī)器人執(zhí)行數(shù)據(jù)集一起微調(diào)訓(xùn)練，最后創(chuàng)建Open X數(shù)據(jù)集訓(xùn)練出模型RT-X。谷歌的模型持續(xù)高速迭代，逐步向底層運(yùn)動(dòng)控制方面發(fā)展。
　　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)仍然處于較為早期階段，數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)與細(xì)分場(chǎng)景模型搭建均有產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)
　　目前大部分機(jī)器人大模型仍然以單機(jī)械臂抓取為主，且模型的框架仍然在持續(xù)變化?？梢悦鞔_看到大模型現(xiàn)在對(duì)底層的控制仍然偏弱。我們認(rèn)為未來(lái)產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)主要有三個(gè)方面，1、算力：機(jī)器人需要快速與環(huán)境交互，同時(shí)大模型本身要計(jì)算和存儲(chǔ)空間。二者疊加之下機(jī)器人所需的參數(shù)和算力比自動(dòng)駕駛以及大語(yǔ)言模型都要更大，因此對(duì)于算力的需求將在后續(xù)逐步有所體現(xiàn)。2、數(shù)據(jù)：機(jī)器人需要通過(guò)多種傳感器感知環(huán)境狀態(tài)，然后執(zhí)行實(shí)際動(dòng)作來(lái)完成任務(wù)，一方面需要3D環(huán)境數(shù)據(jù)，另一方面需要的是主動(dòng)數(shù)據(jù)，此類數(shù)據(jù)量極度稀缺。3、細(xì)分場(chǎng)景的模型：未來(lái)大模型在機(jī)器人的應(yīng)用，或許是通過(guò)底層的通識(shí)大模型+細(xì)分場(chǎng)景模型微調(diào)獲得，其中底層架構(gòu)的通識(shí)大模型有望參考類似手機(jī)安卓的模式由頭部的AI企業(yè)開(kāi)源，而細(xì)分場(chǎng)景的模型（同時(shí)也包括所需的數(shù)據(jù)）才是未來(lái)大部分企業(yè)可以競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)。在這個(gè)賽道中，數(shù)據(jù)仍然是模型的基礎(chǔ)
　　風(fēng)險(xiǎn)提示
　　機(jī)器人下游發(fā)展不及預(yù)期
　　算力與算法模型更新迭代不及預(yù)期
　　行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)