日前，優必選對外宣布與百度達成合作，將其人形機器人Walker S接入百度文心大模型，共探“AI大模型+人形機器人”創新應用，這也是國內首款接入大模型的人形機器人。在此之前Figure公司與OpenAI合作，發布了首個接入了OpenAI大模型的機器人demo——Figure 01，作為Figure和OpenAI合作的首批成果在業內引起不小的轟動，AI大模型+人形機器人正掀起下一波技術熱潮。

那么，從技術角度來看，AI大模型和人形機器人在技術層面的結合到底有些可能性呢？

1.自然語言交互:

利用Transformer等注意力機制的神經網絡架構，訓練海量文本數據，構建強大的語言理解與生成模型。采用Seq2Seq、BERT、GPT等模型結構，實現高質量的語音識別(ASR)、自然語言理解(NLU)和自然語言生成(NLG)。在交互中引入Grounding技術，讓機器人能根據實物環境信息更準確地理解用戶意圖。代表案例:Alexa、Siri等智能語音助手已廣泛應用自然語言處理技術，能與用戶進行流暢對話;Xiaomi CyberOne等人形機器人搭載大語言模型，實現高自然度語音交互。

2.知識庫與推理:

通過Knowledge Embedding將結構化知識庫如Freebase映射到連續向量空間，再利用Graph Neural Network等技術學習知識圖譜表示，增強大模型的知識性和邏輯推理能力。在預訓練階段引入知識蒸餾和對比學習，讓模型更好地吸收結構化知識。利用歸納邏輯編程(ILP)、Markov邏輯網等技術進行邏輯推理。代表案例:IBM Watson利用知識庫實現強大的問答和邏輯推理能力;DeepMind的AlphaGo以知識驅動的方式掌握圍棋知識，并用于對弈推理。

DeepMind的AlphaGo以知識驅動的方式掌握圍棋知識

3.多模態感知與決策:

通過Multimodal Transformer、Cross-attention等技術融合視覺、語音、文本等多模態信息。利用主動學習讓機器人主動詢問未知環境信息，減少感知不確定性。將計算機視覺技術如目標檢測、圖像分割等與大模型相結合，實現場景理解。在決策中引入因果推理，增強機器人應對復雜環境的魯棒性。代表案例:Elon Musk的Optimus機器人將深度學習應用于視覺感知，實現精準的目標識別與抓取;Robotic Vision公司將視覺信息融入語言模型，實現更全面的場景理解。

將視覺信息融入語言模型

4.運動規劃:

采用深度強化學習(DRL)訓練運動規劃模型，如DDPG、SAC等，讓機器人通過trial and error學習最優運動軌跡。將運動規劃與Imitation Learning相結合，通過模仿人類動作，實現更自然的運動。利用Sim2Real技術彌合仿真與真實環境的差距。將運動規劃與反饋控制結合，實現更穩定、實時的運動控制。代表案例:Boston Dynamics的Atlas機器人采用模仿學習與強化學習相結合，實現了高難度體操動作;Robotic AI公司利用深度強化學習實現機器人精準控制。

Robotic AI公司利用深度強化學習實現機器人精準控制

5.任務規劃與執行:

通過Hierarchical Task Network等技術將復雜任務分解為多層次可執行子任務。利用Monte-Carlo Tree Search(MCTS)等算法在任務規劃中進行全局優化搜索。在執行中采用Behavior Tree或有限狀態機(FSM)等技術編排子任務，處理不同場景下的狀態轉移。同時引入錯誤監控和問題診斷技術，增強任務執行的容錯性。代表案例:通用汽車(GM)的Dreamcatcher系統利用MCTS進行智能裝配任務規劃；NASA的Robonaut 2利用分層控制結構，自主執行空間站維修等任務。

Robonaut 2自主執行空間站維修等任務

6.情感交互:

利用多模態情感識別模型，融合面部表情、語音語調、身體動作等信息，實現用戶情緒的準確理解。在情感生成中，采用GAN等生成式模型合成表情、動作。利用Seq2Seq模型生成情感回復。在對話中融入幽默、同理心等社交策略，讓交互更具人性化。代表案例:Hanson Robotics的Sophia機器人通過面部表情合成和聲音合成，實現了豐富的情感表達;Emoshape公司的情感芯片賦予機器人表達同理心的能力。

Emoshape公司的情感芯片賦予機器人表達同理心的能力

7.持續學習:

采用元學習(Meta-learning)讓機器人學會如何學習，實現快速適應新任務、新環境的能力。通過Continual Few-Shot Learning、Incremental Learning等技術在少量新數據上進行增量學習，克服災難性遺忘問題。引入主動學習，讓機器人主動向用戶詢問未知知識，加速學習進程。代表案例:Cogitai公司利用增量學習技術，讓智能體在連續學習中不斷進化;Dactyl項目利用元學習，讓機器人掌握多種物體操縱技能。

Dactyl項目利用元學習讓機器人掌握多種物體操縱技能

以上技術的融合有望全面提升人形機器人在感知、認知、決策、規劃、控制、交互、學習等方面的能力，最終實現更加智能化、人性化的人形機器人。但目前這一領域仍處于探索階段，在算法、硬件、系統集成等方面仍面臨不少挑戰，離大規模商業化應用還有一定距離。