ai仿生数字机器人 |
| 时间：2025-02-12 15:26:47 来源：互联网 作者： |
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知乎以谷歌 PaLM-E 为里程碑，机器人类人操作领域诞生了一系列全新的 AI 方法。这段时间以来，各大公司和高校又不断贡献了创新的训练思路，今天总结几个当下主流 从终局来看，哪种训练方法会成为主流，今天还不好下结论。短期内，大概率各路径会mix together，即各家公司融合多种训练方法，互补数据，最终找到最 展开1. 虚拟环境中仿真（sim2real）代表公司：英伟达优势：训练成本低劣势：仿真数据和真实物理数据偏差大英伟达于 ITF World 2023 展示了几条具身智能的落地思路，包括机器人训练、 英伟达 ITF World 2023 具 展开3. 模仿学习（mimic play）真人在机器人面前演示动作，机器人观察后，直接迁移到自己本体上完成任务。代表公司/团队：英伟达、斯坦福、CMUCmu 团队：Human2Robot优势：可泛化性强，最适合家用场景，直接迁移人的动作，例如打开抽 展开2. 动捕、遥操作（tele-operation）Tesla 展示的机器人遥操作通过VR+动捕设备，将人的动作直接迁移到机器人身上。本届 ICRA 机器人顶会 代表公司：Tesla等多家人形机器人公司、腾讯Robotics X优势：相对主流、直接有效 展开4. 积累机器人动作库，大模型调度小模型（VLM, visual language model）Google PaLM-E VLM代表公司：Google Everyday Robot / Google DeepMind优势：能形成细分场景的数据壁垒；动作库积累后，无需反复训练，在标准化流程场景中实操效率高。 展开来自 Zhihu内容1. 虚拟环境中仿真（sim2real）2. 动捕、遥操作（tele-operation）3. 模仿学习（mimic play）4. 积累机器人动作库，大模型调度小模型（VLM, visual language model）查看所有章节更多内容请查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/640785336
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