大模型与多模态融合是发展具身智能的核心驱动技术
思瀚产业研究院    2025-11-25

一、大模型技术开启具身智能新篇章

大模型技术的发展为具身智能带来了前所未有的机遇，成为推动具身智能产业发展的关键因素。大模型凭借其强大的语言理解、内容生成和推理能力，为具身智能提供了更加智能的 “大脑”，使得机器人能够更好地理解人类指令，做出更加合理的决策。

在语义理解方面，大模型能够对自然语言进行深入分析，准确把握指令的含义。例如，当人类向机器人发出“把办公桌上那只蓝色的笔放入笔筒里” 的指令时，大模型可以理解“办公桌”“蓝色”“笔”“笔筒”等关键信息，并将这些信息转化为机器人能够执行的任务。

与传统的自然语言处理技术相比，大模型的语义理解能力更加准确和灵活，能够处理更加复杂和模糊的指令。在决策能力方面，大模型可以根据对环境的感知和对任务的理解，快速生成最优的行动方案。以机器人在复杂环境中进行导航为例，大模型可以实时分析传感器传来的环境信息，如障碍物的位置、地形的状况等，结合任务目标，规划出最佳的行走路径。这种基于大模型的决策方式，大大提高了机器人的任务行动效率和执行指令的准确性，使其能够在复杂多变的环境中完成任务。

在泛化能力方面，大模型技术还为具身智能带来了更强的环境适应性。传统的机器人往往只能在特定的环境和任务中表现良好，一旦环境发生变化或任务有所调整，就可能无法正常工作。而基于大模型的具身智能系统，通过在大规模数据上的训练，学习到了丰富的知识和经验，能够更好地适应不同的环境和任务。

经过大量训练的机器人可以在不同的室内环境中完成物品搬运任务，即使环境中的家具布局、物品位置发生变化，它也能根据已有的知识和经验，灵活调整行动策略，完成任务。例如，Figure 公司推出的基于Figure02的通用视觉—语言—动作（Vision-Language-Action，VLA）大模型 Helix，仅需 500 小时训练数据，就展现出了良好的泛化性。在官方演示中，两台Figure02 机器人无需预设指令即可协作完成冰箱物品收纳，这表明其对未知物体具有零样本泛化能力。

二、多模态感知与交互技术进展

多模态感知与交互技术是具身智能的重要组成部分，它通过融合视觉、听觉、触觉等多种感知模态，使机器人能够更加全面地感知环境，与人类进行更加自然、高效的交互。

计算机视觉的发展使得机器人能够像人类一样“看”到周围的世界。机器人可以通过摄像头获取环境图像，利用图像识别、目标检测、语义分割等技术，对图像中的物体、场景进行识别和理解。例如，在工业生产中，机器人可以通过视觉技术检测产品的质量，识别产品的缺陷；在家庭服务中，机器人可以通过视觉技术识别家庭成员，提供个性化的服务。

听觉技术也是多模态感知与交互技术的重要组成部分。机器人可以通过麦克风阵列采集声音信号，利用语音识别、语音合成、语音理解等技术，实现与人类的语音交互。在具身智能领域，听觉技术的应用使得机器人能够更好地理解人类的语言，与人类进行更加自然的交流。

触觉技术则为机器人赋予了“触摸” 的能力，使机器人能够感知物体的形状、质地、硬度等物理特性。通过在机器人的手部、身体等部位安装触觉传感器，机器人可以在与物体接触时获取触觉信息，从而更加准确地操作物体。例如，在医疗手术中，机器人可以通过触觉技术感知组织的硬度和弹性，避免对周围组织造成损伤；在抓取易碎物品时，机器人可以通过触觉技术调整抓取力度，防止物品损坏。

除了视觉、听觉、触觉等单模态技术的发展，多模态融合技术也取得了显著进展。通过将多种感知模态的数据进行融合处理，机器人能够获得更加全面、准确的环境信息，做出更加合理的决策。例如，在人机协作场景中，机器人可以结合视觉和听觉信息，同时理解人类的手势和语音指令，更好地与人类协作完成任务。多模态融合技术还可以提高机器人在复杂环境中的鲁棒性和适应性，使其能够在不同的场景下稳定工作。

三、技术突破面临的挑战与应对策略

尽管大模型与多模态融合技术为具身智能产业带来了巨大的发展机会，但在实际应用中，仍然面临着诸多挑战。

第一，计算资源需求巨大是当前具身智能面临的主要挑战。大模型的训练和推理需要大量的计算资源，如高性能的GPU、大规模的计算集群等，这使得具身智能系统的部署和应用成本高昂。此外，多模态感知数据的处理也需要消耗大量的计算资源，如何在有限的计算资源下实现高效的多模态融合和智能决策，是亟待解决的问题，特别是需要机载GPU芯片在低能耗下实现高性能和低延时。为应对这一挑战，一方面需要不断提升硬件计算能力，开发更加高效的计算芯片和计算架构；另一方面，需要优化算法，采用分布式计算、模型压缩和蒸馏等技术，降低计算资源的开销。

第二，数据质量和多样性不足是具身智能发展面临的重要问题。高质量、多样化的数据是训练优秀具身智能模型的基础，但目前的数据采集和标注工作仍然面临诸多困难。例如，在真实场景中采集数据时，受到环境复杂性、数据采集设备限制等因素的影响，数据的质量和完整性难以保证。在数据标注方面，由于具身智能任务的复杂性，标注的准确性和一致性也存在较大挑战。

为解决数据质量和多样性不足的问题，需要建立更加完善的数据采集和标注体系，采用众包、自动标注等技术，结合人工抽检，提高数据采集和标注的效率与质量；同时，需要加强数据的清洗和预处理工作，确保数据的准确性和可靠性。当然，物理本体的标准化也有助于动作驱动训练数据集的聚合与复用，提升运动智能训练效率。

在真实数据不足的情况下，使用合成数据训练具身智能任务成为另一种解决方案。例如，英伟达基于Cosmos 世界基础模型推出 Isaac GR00T Blueprint，可生成海量合成运动数据，加速人形机器人训练。首先，通过 GR00T-Teleop 工作流，用户可以借助AppleVision Pro 在数字孪生环境中捕捉人类动作。这些人类动作会被记录下来作为金标准，并在仿真环境中由机器人模仿学习。

其次，GR00T-Mimic 工作流会将捕捉到的人类示范数据，扩展成更大的合成运动数据集。基于NVIDIAOmniverse和NVIDIA Cosmos 平台构建的 GR00T-Gen 工作流，会通过域随机化和 3D 提升技术，指数级扩增这个数据集。

最后，该数据集可作为机器人策略的输入，在NVIDIAIsaac Lab（一个用于机器人学习的开源模块化框架）中，教会机器人如何在其环境中高效且安全地移动和互动。GR00T N1 是 NVIDIA 推出的全球首个开源通用型人形机器人基础模型，旨在通过多模态输入（语言和图像）实现复杂环境下的操作任务。该模型采用双系统架构：一个系统是视觉-语言模型，用于理解环境和任务目标；另一个系统是扩散变换器模块，负责生成流畅的动作序列。

GR00TN1在真实和合成数据上进行训练，并通过后训练适应特定机器人和任务。其神经网络结合了视觉语言基础模型和扩散Transformer Head 即多头注意力机制，以实现连续动作的去噪和生成 。

第三，模型的可解释性和安全性是具身智能发展的信任基石。随着具身智能系统在越来越多的关键领域得到应用，如医疗、交通、金融等，模型的决策过程和结果需要具有可解释性，以便用户能够理解和信任系统的行为。此外，具身智能系统的安全性也至关重要，需要防止模型被攻击、数据被泄露等安全问题的发生。为提高模型的可解释性，需要研发可解释性的人工智能算法和技术，如可视化解释、基于规则的解释等；为保障系统的安全性，需要加强安全防护技术的研究和应用，如加密技术、访问控制、入侵检测等。模型的可解释性和安全性的技术解决方案是智能向善最重要的技术保障和信任基础。

第四，具身智能硬件尚没有标准化，“小脑”的运动控制与“身体”的融合存在挑战。不同硬件之间的兼容性和协同性不足，导致系统集成难度大，开发成本高。运动控制算法与硬件设计之间的适配性问题，影响了机器人的动作精度和稳定性。可以从两方面入手优化，一是推动硬件标准化，建立统一的硬件标准和接口规范，促进不同硬件之间的兼容性和协同性。二是优化运动控制算法，开发更具兼容性和可扩展性的运动控制算法，提升算法与硬件的适配性，确保机器人的动作精度和稳定性。

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