引言
随着人工智能技术的飞速发展，人形机器人已经成为了一个热门的研究方向。其中，人形机器人的“大脑”——大模型技术，正逐渐成为推动这一领域进步的关键。本文将深入探讨人形机器人大脑大模型的发展现状、技术路径以及其对未来社会的影响。
大模型技术：人形机器人智能的基石
大模型技术的崛起
在早期的人形机器人技术中，机器人的智能主要依赖于多个小模型以及人为干预的结合。然而，随着大模型的崛起，人形机器人的软件开发格局正在发生变革。大模型技术以其千亿级参数和强大的多模态处理能力，为人形机器人提供了更加智能的“大脑”。
大模型的核心能力
大模型的核心能力在于对来自传感器的数据流进行准确理解，并生成相应的决策方案。这种能力使得人形机器人能够将复杂的任务拆分为一系列简单的步骤去执行，从而在感知与决策方面表现出更高的灵活性和表现力。
人形机器人大脑的技术路径
VLM（大脑小脑）路径
VLM技术方案在现阶段的人形机器人大脑中占据重要地位。在这个模型中，机器人的小脑主要基于运控模块构建，虽然其参数量仅为千万级，但对任务执行至关重要。运控模块需要在模型积累过程中建立丰富的运控数据库，以便在接收到指令后，准确迅速地在数据库中查找并执行现存的解决方案。
VLA（端到端）路径
VLA路径是另一种人形机器人大脑的技术路径。这种路径的核心在于将整个任务处理过程视为一个端到端的神经网络，从而实现更高效的任务执行。
云边端协同：实现更高水平的运控
云端大脑与端侧小脑的协同
在人形机器人技术的算力架构中，主流布局是采用云端大脑与端侧小脑的协同方式。云端大脑负责处理复杂的任务决策和数据处理，而端侧小脑则负责执行具体的动作指令。
协同优势
云边端协同的方式使得人形机器人能够在保证运算效率的同时，实现更高的灵活性和适应性。
通用具身智能基座模型：智元启元大模型GO-1
ViLLA架构
智元启元大模型GO-1采用了ViLLA架构，让人形机器人可以利用人类视频学习各种技能，还能在极少数据甚至零样本下，使机器人适应不同场景和任务，从而降低具身智能研发门槛，让机器人持续进化。
三层进化
从单一任务到多种任务，从封闭环境到开放世界，从预设程序到指令泛化，智元启元大模型GO-1的三层进化路径，使得人形机器人能够更好地适应复杂多变的环境。
英伟达GR00T N1模型：人形机器人的“通用大脑”
双系统架构
英伟达GR00T N1模型采用了双系统架构，这一设计灵感来源于人类的认知方式。模型内部被划分为两个系统，分别负责感知和决策。
开源合作
GR00T N1的开放合作模式，加速了整个行业的迭代速度，推动了人形机器人的研发进程。
总结
人形机器人大脑大模型技术的发展，为机器人行业带来了前所未有的机遇。随着技术的不断进步，人形机器人将在未来社会发挥越来越重要的作用，改变我们的生活方式和劳动形态。