推理与感知：从模型发展剖析人型机器人趋势
摘要
大型语言模型(LLM)持续朝向通用AI(AGI)发展，赋予AI更强的自主能力，并使AI从虚拟环境逐步拓展至现实应用，人型机器人可望作为关键载体。现阶段人型机器人处于训练阶段，由基础模型提供基本推理能力，模型与硬体的深度整合除了是效能提升的关键之外，透过世界模型(LWM)则有助于增强模拟环境的训练成效，进而加速人型机器人产业应用落地。
一. LLM持续朝向AGI，人型机器人或成关键应用
二. 感知与推理：人型机器人模型发展的2个路径
三. 人型机器人模型发展动态
四. 拓墣观点
图一 人型机器人模型架构
图二 人型机器人模型产品举要
表一 使用NVIDIA Isaac Sim模拟器的产品举要
