一方面， 大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割 等任务时具备更高的精确度；另一方面，大模型解决了深度学习技术过分依赖单一 任务数据分布，场景泛化效果不佳的问题，通用视觉大模型通过大量数据学到更多 的通用知识，并迁移到下游任务中，基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面, 大模型的强拟合能力使得人形...
计算机视觉的发展经历了基于以特征描述子代表的传统视觉 方法、以 CNN 卷积神经网络为代表的深度学习技术,目前通用的视觉大模型正处 于研究探索阶段,人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂,视觉大模型 的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景。一方面, 大模型的强拟合能力使得人形...
1. 通用——解决机器人高需求和低渗透率的矛盾 1.1. 机器人进化路径:从固定到移动,从独立到协作,从单一 到通用 服务机器人商业化落地的前提是产品能提供真实价值,真实价值的判断在于机器人 能否通用。在全球劳动力短缺的背景下,机器人产业蓬勃发展,2022 年全球服务机 器人市场规模 217 亿美元,过去 5 年复合增速...
使机器人更加通用,需要机器人的感知能力、思考和决策能力、行动执行能力的全 面提升。我们认为 GPT(预训练大预言模型)和人形机器人的出现,是机器人在迈 向通用人工智能的道路上的一大步。 感知世界的能力(机器人的眼睛):机器人自主移动的感知和定位技术中激光和视觉 导航是主流应用方案。计算机视觉的发展经历了基于...