对话武汉大学李淼教授：以大模型视角看待一切机器人问题｜GAIR live
文章摘要
【关 键 词】 机器人、大模型、智能控制、抓取操作、行业应用
武汉大学的李淼教授在机器人学习和控制、物体抓取和操作等领域的研究方面取得了显著成就。他曾在瑞士洛桑联邦理工学院攻读博士学位，并因其关于动态抓取算法研究的博士论文获得了瑞士ABB奖。李淼教授选择回国创业，希望通过创办公司将机器人技术推广到实际应用场景中。他认为，大模型技术的出现将彻底改变机器人领域的发展进程。
李淼教授的研究团队在机器人领域进行了多方面的探索，包括与业界合作将大模型技术应用于家庭服务机器人产品研发，以及在学术研究上尝试将扩散模型与手术机器人动作生产策略相结合、大模型与医疗影像相结合。他强调，大模型的视角对于解决机器人问题至关重要，未来5年内与大模型无关的研究可能会被淘汰。
在机器人智能控制领域，发展趋势从传统的示教器示教，到模仿学习、强化学习，再到大模型。随着任务复杂性的增加，多模态、大模型成为发展趋势。然而，这也带来了挑战，如大模型对芯片算力的高要求。未来可能需要端、边、云三者协同，将大模型部署在云上，以解决长周期导航等问题。
李淼教授的研究团队未来将继续关注机器人的抓取和灵巧操作，以及相关行业应用。他们将探索以往不易被发现的场景，开发适应场景的相关技术。尽管机器人行业的共性问题仍然存在，但通过智能层面驱动其他不同智能产品的迭代，有望解决这些问题。
雷峰网将举办主题为“大模型时代，机器人的技术革新与场景落地”的线上圆桌论坛，邀请了多位专家分享前沿观察。此外，《国际人工智能与机器人研究期刊》（IJAIRR）正在积极邀约相关论文投稿，以推动人工智能与机器人研究的发展。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 5775字 | 24分钟 ]
【原文作者】 AI科技评论
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★★
