哈工深聂礼强：多模态大模型是具身智能发展的关键动力丨具身智能十人谈
文章摘要
【关 键 词】 具身智能、多模态、大模型、AI系统、技术创新
具身智能技术，将智能系统与物理实体结合，使机器人能够感知环境、进行决策并执行动作。其核心在于“具身”，即通过物理形态与世界交互。实现这一技术关键在于强大的“大脑”——多模态大模型，它整合视觉、听觉、触觉等多种感官数据和抽象信息，提供全面环境理解能力。
2022年，ChatGPT问世推动了具身智能研究，哈尔滨工业大学的多模态大模型“九天”在视频-文本和图片-文本处理方面表现突出。聂礼强教授认为，多模态大模型是具身智能的关键，它提升了机器人的感知、理解能力和人机交互体验，推动了机器人自主学习和适应环境的能力。
具身智能领域的研究趋势正从初步应用转向深度融合，尤其是机器人运动控制的集成。未来，多模态大模型将带来革命性变化，使AI系统更人性化地与物理世界互动。关键趋势包括多模态感知、模型轻量化、迁移与少样本学习、基底技术发展、自然交互能力、世界模型构建和神经形态计算融合。
然而，多模态大模型面临整合多种数据模态的挑战，计算资源需求大，数据质量和多样性问题，以及可解释性和伦理问题。学术界与产业界需合作，结合基础研究与落地经验，共同克服挑战。
哈工深的具身智能研究取得显著进展，如若愚·九天项目在无人厨房场景中实现技术验证。未来，哈工深将继续推动科技创新和人才培养，为学术界和工业界做出贡献。若愚科技提出“给机器人装上大脑”的口号，强调认知系统与运动控制系统的协同工作，实现大脑处理理解、感知、规划和决策任务，小脑执行物理运动和交互。
若愚科技在多模态大模型和具身智能方面取得创新和突破，实现了大脑-小脑范式，整合了自然语言处理、视觉感知和行动规划。核心技术包括增强检索大模型去幻觉规划、3D感知和通过扩散模型驱动的模仿学习。这些技术被集成到九天机器人“大脑”中，支持多模态交互，并应用于食品加工、分拣、组装和3C产业等。
具身智能技术在实际场景中的应用效果显著，提升了制造业、物流和仓储领域的效率，优化了服务业的顾客体验。尽管存在挑战，具身智能技术展现出广泛的应用前景和市场需求。
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【原文作者】 AI科技评论
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