通用具身基座大模型是什么？

通用具身基座大模型是一种开创性的机器人技术，它能够赋予机器人革命性的学习能力，使其能够泛化应用到各类环境和物品中，快速适应新任务、学习新技能。这种模型的核心特点是其通用性，即能够在不同机器人形态之间迁移，快速适配到不同本体，实现群体智能的提升。

主要特点

1. 人类视频学习：

   • 通过分析大量人类操作视频数据，模型能学习并理解真实世界中的动作知识，快速适应新任务。

2. 小样本快速泛化：

   • 在极少数据或零样本的情况下，模型能快速泛化到新场景和任务，降低了具身智能的应用门槛。

3. 一脑多形，跨本体应用：

   • 模型能灵活部署到不同类型的机器人本体上，支持多种机器人形态，展现出极高的通用性和灵活性。

4. 持续进化：

   • 在实际使用中，模型能不断学习和优化自身性能，通过数据回流系统从实际执行中遇到的问题数据中持续进化，越用越聪明。

5. 高效动作执行：

   • 基于百万级真机数据训练的Action Expert（动作专家），模型具备精细且高效的动作执行能力。

技术架构

通用具身基座大模型采用Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，由VLM（多模态大模型）和MoE（混合专家）组成。

• VLM（多模态大模型）：

  • 通过深度挖掘海量互联网图文数据，赋予模型卓越的通用场景感知和语言理解能力。

• MoE（混合专家系统）：

  • Latent Planner（隐式规划器）：通过分析大量跨本体和人类操作视频数据，掌握了通用的动作规划逻辑。
  • Action Expert（动作专家）：依托百万级真机数据训练，具备精细且高效的动作执行能力。

应用场景

通用具身基座大模型在多个领域有广泛的应用前景，包括但不限于：

• 零售服务：提供顾客引导、商品查询、结账辅助等服务。
• 接待与咨询：提供信息咨询、预订确认、方向指引等服务。
• 生产线辅助：协助完成装配线上的重复性任务，如零件搬运、组装等。
• 家务助手：帮助完成清洁、整理等日常家务。
• 科研探索：在极端环境中进行样本采集和数据分析。

通过这些特点和技术架构，通用具身基座大模型为机器人技术的发展带来了新的突破，推动了具身智能向通用化、开放化、智能化方向快速迈进。