人工智能推动机器人技术朝前所未有的方向发展，改变着全球经济的每一个领域。高级自动化不仅重定义了车间，还强势进入日常生活。在这一转变中，自主机器人能够适应复杂的环境，同时执行之前被认为不可能完成的任务。
人工智能的显著进展
最近，生成性人工智能模型赋予了机器人前所未有的认知能力，彻底改变了它们的运作方式。这些机器人不是简单地被编程，而是通过学习获得技能。它们能够执行复杂的命令，并有效适应各种不同的环境。
一段在二月发布的视频，获得了超过130万的观看，完美地展示了这一进步。视频中展示了两个协调的类人机器人，细致地将杂货整理进橱柜或冰箱，考虑到了食物的形状和保存条件。
类人机器人在行动
在令人印象深刻的演示中，由Figure AI设计的Helix机器人执行诸如洗碗机整理和衣物折叠等家务。而特斯拉的Optimus机器人表现出惊人的多功能性，甚至进行舞蹈表演或练习功夫。
尽管这些视频的真实性可能存在争议，但它们彰显了机器人技术方面显著的进步。它们显示了生成性人工智能如何在机器人技术与机器的智能能力之间建立了牢固的联系。
VLM和VLA模型的影响
这一进步主要得益于被称为（视觉语言模型）和（视觉-语言-行动）的新模型。VLM提供视觉和语言，而VLA则将视觉和文本数据翻译为运动指令。这使得机器人能够针对特定情况执行各种动作。
让·巴蒂斯特·穆雷（Jean-Baptiste Mouret），来自南希的研究主任，强调这些模型使机器人能够分析文本、图像和视频。这种多功能性在现代机器人设计中至关重要。得益于大型语言模型（LLM），这些机器能够享有真正的常识，便于理解周围的世界。
零样本学习与自主性
零样本学习的概念使得机器人能够与未知物体进行交互，而无需事先训练。例如，机器人可以在接收语音指令的同时分析图像，从而提高其执行各种任务的能力。
IBM的机器人架构师艾梅里克·贝坦库尔解释说，生成性人工智能为这些机器提供了一个“大脑”。例如，机器人可以仅通过分析咖啡机的图像而学习如何制作咖啡。然后，人工智能模型生成一系列实际指令，这些指令随后被转换为精确的运动动作。
机器人学习的挑战
尽管VLM模型强大，但仍然需要大量数据来训练机器人。让·巴蒂斯特·穆雷指出，缺乏机器人领域的维基百科与可用于人工智能的文本相比，这种资源的缺失使得机器人的发展变得复杂。
此外，一些学习方法需要人类操作者在虚拟现实中进行，这使得过程漫长且成本高昂。为了解决这个问题，许多公司更愿意在虚拟环境中使用数字模拟，例如谷歌DeepMind的Geni 3所做的那样。
工业和家用应用
目前，许多类人机器人被应用于如宝马和梅赛德斯等工厂，执行各种工作。这些机器人的价值在于它们能够完成复杂或危险的任务，从而使工作环境更加安全。
这些机器可以承担重复性的任务，例如质量控制或维护。在更大范围内，医疗和个人服务领域的应用正在显现，为专业人士提供宝贵的帮助。
全球机器人人工智能市场
根据最近的研究，机器人领域的人工智能市场正在快速扩张。预测显示，到2029年，市场将显著增长，达到近628.5亿美元，年增长率为28.6%。
这些数字表明，不仅在工业领域，还有包括航空航天、国防及医疗等多种领域对这一技术的兴趣日益增强。这预示着一个未来，类人机器人将在我们的日常生活中扮演重要角色，标志着人机关系的重大演变。
关于人工智能对机器人影响的常见问题
什么是生成性人工智能，它如何影响机器人？
生成性人工智能是一种技术，允许机器通过实验来学习和适应环境，而不是通过严格编程。这赋予机器人能够自主执行复杂任务的能力。
配备生成性人工智能的机器人在家庭中有哪些优势？
配备生成性人工智能的机器人能够完成多种家务任务，从整理到烹饪，同时适应每个用户的具体需求。这提高了效率，并减轻了居民的工作负担。
在机器人领域中，”零样本学习”是如何工作的？
在零样本学习中，机器人可以在没有特别训练的情况下执行任务，利用生成性人工智能提供的理解能力。这使得它能够与物体互动，并适应新情况。
机器人在多元环境中面临哪些挑战？
机器人可能在面对未知情况时遇到困难，导致不可预测的行为。此外，安全和网络安全风险仍然是主要关注点。
机器人在工业中的整合对经济有什么影响？
由生成性人工智能驱动的机器人将改变汽车和医疗等行业，促进到2029年市场超过620亿美元的增长，从而推动经济增长。
人工智能如何塑造未来家庭中的机器人？
随着持续发展，预计到2035-2040年，配备人工智能的机器人将在家庭中占据越来越重要的地位，简化日常任务，提高用户的生活质量。
智能机器人的能力是否存在限制？
是的，仍然存在一些限制，特别是在情境理解和极端情况管理方面，以及可能由其人工智能算法引起的偏见。
哪些行业最能受益于机器人和人工智能的进步？
汽车、航空航天、医疗和个人服务等行业是受益最多的领域，越来越多地关注能够执行多种任务的多功能机器人。
模拟模型如何帮助机器人训练？
模拟模型能够创造真实的虚拟环境，使机器人可以在没有物理风险的情况下学习，引导它们面对各种情况和背景。
