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      機器人正以前所未有的速度進入大眾視野，近期世界機器人大會WRC盛況再次印證了這一趨勢，各式各樣的機器人集中亮相、大顯神通，得益于“聰明的大腦”，它們有望逐步進入工廠、商超、甚至家庭等，幫助人類或獨立完成各種各樣的任務。

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具身大模型驅動機器人進化

      這里“聰明的大腦”，指的是大模型，更準確來說，是具身大模型。

      當前大模型可以劃分為兩大類別：非具身大模型和具身大模型。

      非具身大模型：以ChatGPT、GPT-4V、Sora、GPT-4o為代表，這類模型的主要特點是輸入從單模態文本擴展到多模態的語音、圖像、視頻，其輸出也包括了文本、音頻、圖像、視頻等，面向的是人類。這些大模型功能強大，但并不直接針對機器人領域，更多還是在人機交互、內容生成等方面展現價值。

      具身大模型：相比之下，具身大模型則直接面向機器人，核心特點對物理世界的感知或接收人類指令后，機器人能夠直接高頻輸出動作。自動駕駛大模型（如特斯拉FSD）是最典型的代表，汽車通過實時接收視覺信號（主要是圖像）的輸入，可以直接控制汽車方向盤、踏板等機構，實現自動駕駛功能。

      機器人作為更復雜的物理系統，機器人具身大模型的輸入不僅包括實時視覺信號，還涉及到人類語言、觸覺等多種模態，其動作空間的自由度也更高，還需要全身各部位（底盤、腿、手臂、手指等）的協同運動。

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業界代表：谷歌RT-2

      谷歌RT-2是機器人大模型的代表，RT-2是一個端到端的具身大模型，它將機器人的感知、理解、決策、規劃、動作等融為一體，能夠在開放的環境中機器人可以直接輸出動作。

      在谷歌山景城辦公室的廚房測試中，RT-2展現了極高的任務執行成功率（近98%），但是，這一成績的背后也暴露出RT-2端到端大模型面臨的挑戰。

      首先，泛化性是一大難題。RT-2在特定廚房環境中的高成功率，一旦換到施工工地、嘈雜后廚等復雜場景，成功率便驟降至30%左右。

      盡管谷歌為此組建了一個16人的團隊，用13個機器人，花了17個月的時間，采集到了13萬條數據，這些數據覆蓋了移動、抓取、放下這些移動場景中很多任務，耗資了上千萬美金。這表明，RT-2在數據規模和模型泛化上仍存在局限。

      其次，這種端到端具身大模型的反應速度及運動頻率也是一大挑戰。RT-2等輸出運動頻率僅能達到1-3Hz，使得機器人的反射弧長達0.3秒甚至1秒，遠遠低于人類和許多實際應用場景的需求。

      這表明當前機器人具身大模型還存在諸多不確定性，需要在數據采集、模型訓練等各個層面探索新的思路和方法，特別針對具身大模型的發展路徑上需要有一個指引。

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自動駕駛的啟示

      可以從自動駕駛和人腦機制中獲得一些靈感。

      首先是自動駕駛，自動駕駛L1-L5技術演進路線為機器人提供了兩種可能的路徑：

      一是以谷歌母公司Alphabet旗下Waymo的“一步到位”或者“跨越式”路線，全力擁抱L4+高級別自動駕駛技術；二是以特斯拉為代表的“漸進式路線”，它的思路是在量產車上優先搭載L2/L3級輔助駕駛，低成本收集數據，訓練算法迭代技術，最終做到L4/L5。

      當前Waymo路線似乎是遙遙無期，特斯拉的FSD離商用落地越來越近。

      對于機器人而言，或許可以借鑒特斯拉的漸進式思路，先解決部分場景下的應用問題，再逐步向通用化邁進。

      其次，人腦的雙系統機制（系統一的快思考與系統二的慢思考）也能為im電競提供了有益的啟示。人腦有系統一和系統二，有快思考和慢思考，前者是小腦的能力，對應機器人里交互控制、靈巧操作等技能，可以依靠小模型來處理；后者更多是大腦的能力，包括認知、理解、規劃等，可以用大模型解決。

      上層大模型和下層小模型相互結合，這種分層架構不僅有助于提升機器人的反應速度和運動頻率，還能增強系統的靈活性和可擴展性，有可能更快通向通用機器人。

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機器人大腦演進路線新方案

      無獨有偶，國內頭部機器人公司im電競，近期在其年度新品發布會上，發布了具身智能G1~G5技術路線圖，這也是行業首次對具身智能技術發展有了清晰的定義。

     這一路線圖借鑒了自動駕駛的等級劃分思路，將具身智能技術的發展分為五個階段：

G1階段：基礎自動化階段。基于簡單的機器視覺加上人工程序化編程，這一階段的機器人系統設計和配置都針對特定的應用需求，缺乏泛化能力。

G2階段：通過抽象出可復用的原子技能，機器人可以實現一定程度上的場景遷移和泛化。這一階段的機器人已經能夠基于大語言模型（任務編排大模型）進行任務編排，具備一定的智能水平。

G3階段：端到端智能化系統的初步實現。在這一階段，機器人將從傳感器數據直接學習并生成控制指令，并形成了一套通用的技能訓練框架，上層的任務編排大模型逐步演變為認知推理規劃大模型。與G2階段相比，G3最大的區別在于其原子能力不再依賴于手工設計，而是通過大量數據采集和端到端訓練獲得，并逐步形成了一個個小模型。這種數據驅動的方法減少了人工干預，顯著提高了系統的泛化能力。在G3階段，機器人將能夠更靈活地適應不同場景和任務，通過持續學習不斷優化自身性能。

G4階段：通用操作大模型的誕生。在這一階段，隨著數據量不斷增加，機器人將不再局限于單一技能的訓練和優化，而是能夠跨越不同任務領域，實現技能之間的關聯和融合。例如，擰瓶蓋和開門把手的技能在底層可能共享相似的動作模式，通過模型的訓練，機器人能夠理解這些技能之間的內在聯系，并生成更加高效、通用的操作策略，即一個個小模型會泛化為通用操作大模型。通用操作大模型的出現將極大地提升機器人在復雜任務中的表現，使它們能夠像人類一樣靈活應對各種挑戰。

G5階段：邁向人工通用智能（AGI）的終極目標。在這一階段，認知推理規劃大模型和通用操作大模型將實現深度融合，形成一個真正的感知、決策、執行的端到端大模型。這個模型將具備跨任務的泛化能力，能夠在不同場景和任務中自由切換，實現高度智能化的自主作業。G5階段的機器人將不再是簡單的工具或設備，而是能夠與人類共同工作、相互協作的智能伙伴。它們將能夠理解人類的意圖和需求，提供個性化的服務和支持；同時，它們也將能夠自我學習和進化，不斷適應新的環境和任務。這樣的機器人將極大地改變im電競的生活方式和工作模式，推動社會向更加智能、高效、和諧的方向發展。

      從具身大模型的興起，到谷歌RT-2等前沿項目的探索與挑戰，再到im電競機器人G1~G5技術路線圖的清晰規劃，每一步都預示著機器人技術正朝著更加智能、靈活、通用的方向邁進。

      未來，隨著數據量的爆炸性增長、算法模型的持續優化以及跨學科技術的深度融合，機器人將不再局限于單一任務的執行，而是能夠像人類一樣具備多任務處理、自主學習和適應復雜環境的能力。