颠覆未来：基础模型如何塑造全能机器人！

这张图展示了如何通过基础模型推动通用机器人的发展，涵盖从数据输入到未来方向的完整路径。

数据模式

- 文本与RGB图像：基础数据输入。

- 附加模式：包括深度、音频、触觉、温度等多种感知输入，提升机器人的环境理解能力。

基础模型应用

- 视觉与语言基础模型：利用零样本学习和提示生成对象信息、场景描述、文本计划和代码编写等功能。

- 模块化设计：通过训练和微调实现更模块化和端到端的机器人应用。

机器人在环境中的体现

- 多种形态的机器人：适应真实世界和模拟环境，处理不同关节角度和路径点。

- 实时反馈机制：从环境中获取下一状态反馈以优化决策。

挑战

- 数据稀缺性：需要解决的数据获取问题。

- 不确定性与安全性：确保操作安全可靠。

- 世界模型与任务规范：开发更精确的任务执行标准。

未来方向

- 更多类型的体现形式：扩展机器人的适用场景。

- 跨体现转移学习：提高在不同环境中的迁移能力。

- 世界动态模型和持续学习：加强对复杂环境的理解与自我更新能力。

这幅图揭示了通用机器人发展的关键要素和挑战，指明了未来技术进步的方向。