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傳統(tǒng)機(jī)器人泛化能力弱莫拉維克悖論指出,對計算機(jī)而言,實現(xiàn)邏輯推理等人類高級智慧只需要相對很少的計算能力,而實現(xiàn)感知、運動等低等級智慧卻需要大量的計算集上進(jìn)行訓(xùn)練的。面對新任務(wù),機(jī)器人需要再次收集數(shù)據(jù)訓(xùn)練、設(shè)定方案和測試,從而導(dǎo)致了大量的資源和人力損耗,這限制了機(jī)器人在不同應(yīng)用程序中的適應(yīng)性。是在機(jī)器人相關(guān)領(lǐng)域,多模態(tài)基礎(chǔ)模型可以將從不同傳感器收集的多模態(tài)異構(gòu)數(shù)據(jù)融合和對齊成緊湊的緊湊同質(zhì)表征,提升感知、決策和控制等環(huán)機(jī)器人交互門檻、提升感知能力,或?qū)⒔鉀Q傳統(tǒng)機(jī)器人泛化能力弱、落地以在理解指令的同時對面前的物體進(jìn)行抓取和擺放,從而模擬了人類在處顯示了其較強(qiáng)的泛用能力,有望擴(kuò)展機(jī)器人更廣泛的應(yīng)用場景。大模型助力機(jī)器人有望提升應(yīng)用廣度和深度,成為重要的人工智能應(yīng)用終:(2023/32023/ 2請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明 3 3 3 7 7 9 4 4 5 6 6 7 8 8 9 9 9 9 莫拉維克悖論(Moravec'sparadox)由漢斯·80年代提出。莫拉維克悖論指出:和傳統(tǒng)假設(shè)不同,對計算機(jī)器人領(lǐng)域的傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)模型是在針對特定任務(wù)定制的小型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)量的資源和人力損耗,這限制了機(jī)器人在不同應(yīng)用程序中的適應(yīng)大模型是具有大量參數(shù)和較高計算資源需求,用于處理復(fù)雜任務(wù)并取得優(yōu)異性4請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表1:大模型能力對應(yīng)智能機(jī)器人需求圖表2:賦能機(jī)器人的大模型概覽創(chuàng)建一個在新環(huán)境下可以部署機(jī)器人收集訓(xùn)練數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。通過收集更多的體驗式圖表3:大模型能夠更好訓(xùn)練機(jī)器人所6請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表4:機(jī)器人任務(wù)級交互有望到來由于大模型具備較強(qiáng)的自然語言處理等能力,可以有效幫助機(jī)器人首先理解任使一個機(jī)器人能夠完成各種任務(wù),泛化能力將獲得明顯提升。圖表5:非技術(shù)性用戶可通過大模型參與機(jī)器人迭代所以將這些高維輸入轉(zhuǎn)換成容易解讀和操作的抽象結(jié)構(gòu)化表征。尤其是多模態(tài)基礎(chǔ)模圖表6:Figure公司注資公司8請務(wù)必閱讀報告末頁的重要聲明圖表7:Figure01機(jī)器人展示圖表8:Figure01機(jī)器人技術(shù)原理展示圖表9:Figure01將食物進(jìn)行傳遞圖表11:Figure01整理餐具圖表10:Figure01進(jìn)行垃圾處理圖表12:Figure01與人進(jìn)行對話并對此前行為進(jìn)行評價10圖表13:2023年各月機(jī)器人公司融資情況破關(guān)鍵技術(shù)難點的風(fēng)險;12對標(biāo)的證券和發(fā)行人的個人看法。我們所得報酬的任何部分不曾與,不與,也將不會與本報告中的具體投資建報告中投資建議所涉及的評級分為股票評級和行業(yè)評級指數(shù)為基準(zhǔn),新三板市場以三板成指(針對協(xié)議轉(zhuǎn)讓標(biāo)市場以摩根士丹利中國指數(shù)為基準(zhǔn);美國市場以納斯達(dá)克綜合指數(shù)或標(biāo)普500指數(shù)為基準(zhǔn);韓股票評級相對同期相關(guān)證券市場代表指數(shù)漲幅介于5相對同期相關(guān)證券市場代表指數(shù)漲幅介于-10%~相對同期相關(guān)證券市場代表指數(shù)漲幅介于-10%~本報告是機(jī)密的,僅供我們的客戶使用,國聯(lián)證券不因收件但國聯(lián)證券對這些信息的準(zhǔn)確性及完整性不作任何保證。本報告中的信息、意見等均僅供客戶參考,不構(gòu)成所述證券買賣的出價或征價見進(jìn)行獨立評估,并應(yīng)同時考量各自的投資目的、財務(wù)狀況和特定需求,必要時就法律、商業(yè)、財務(wù)、稅收等方面咨詢專家的意見。對依據(jù)或者使用本報告本報告所載的
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