基础模型(Foundation Models)是近年来人工智能领域的重要突破，在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著成果。将基础模型引入机器人学，有望从感知、决策和控制等方面提升机器人系统的性能，推动机器人学的发展。由斯坦福大学、普林斯顿大学等多所顶尖学府，以及英伟达、Google DeepMind等众多知名企业组成的联合研究团队，发布了一篇综述报告。该报告全面梳理了基础模型在机器人学各个领域的应用现状，分析了其优势和局限性，并展望未来的研究方向。

超维开关柜带电操作机器人

基础模型通过在大规模数据上进行预训练，学习到了丰富的语义信息和世界知识。与传统的特定任务模型不同，基础模型具有较强的通用性和迁移能力，能够应用于多种不同的下游任务。一方面，基础模型能够作为机器人系统的先验知识，减少对任务特定数据的依赖；另一方面，基础模型可以作为机器人系统的通用组件，实现感知、推理和规划等核心功能。

基础模型主要包括以下几类:

1、大型语言模型(Large Language Models)：如BERT、GPT-3、PaLM等，主要应用于自然语言处理任务。

2、视觉Transformer模型：如ViT、Swin Transformer等，主要应用于计算机视觉任务。

3、视觉-语言模型(Vision-Language Models)：如CLIP、ALIGN等，通过跨模态对比学习实现视觉与语言的对齐。

4、具身多模态语言模型(Embodied Multimodal Language Models)：如R3M，将视觉、语言与机器人动作相结合进行学习。

5、视觉生成模型(Visual Generative Models)：如扩散模型和GAN等，用于视觉信号的生成。

机器人感知中的基础模型应用

感知是机器人系统的重要组成部分，旨在从原始传感器数据中提取语义信息，以支持决策和控制。传统的机器人感知方法依赖于特定场景下的特征工程和模型设计，难以适应开放环境的复杂性和多样性。近年来，深度学习的发展使得从大规模数据中端到端地学习感知模型成为可能。基础模型进一步扩展了这一范式，使得机器人系统能够利用更广泛的先验知识，实现更强大、更通用的感知能力。

基础模型为机器人感知提供了先验知识和泛化能力。在视觉感知方面，视觉Transformer模型实现了更鲁棒、更通用的特征提取；在语义感知方面，视觉-语言模型实现了开放词汇的识别和理解；在交互感知方面，具身语言模型实现了跨模态的指令跟随和技能学习。未来，如何进一步提高基础模型在机器人感知任务中的性能和效率，如何利用多模态信息实现更高层次的场景理解，都是亟需探索的方向。

机器人决策与规划中的基础模型应用

超维机房轮式巡检机器人

决策与规划是机器人系统的核心功能，旨在根据感知信息和任务目标，自主地选择行动策略并生成动作序列。传统的机器人决策与规划方法依赖于精确的环境模型和专家知识，难以适应非结构化环境的不确定性和复杂性。近年来，深度强化学习的发展使得机器人能够从数据中学习决策与规划策略，但其样本效率和泛化能力仍有待提高。基础模型为机器人决策与规划引入了丰富的先验知识，有望进一步促进该领域的发展。

基础模型为机器人决策与规划引入了语言理解、常识推理等关键能力。在任务规划方面，大型语言模型实现了将自然语言指令转化为可执行计划；在运动规划方面，扩散模型实现了平滑、多样轨迹的生成；在策略学习方面，视觉-语言模型实现了高效、泛化的策略学习。尽管取得了可喜的进展，但如何进一步提高基础模型在机器人决策与规划中的可解释性、安全性和实时性仍是亟需探索的问题。此外，如何将决策与规划与感知、控制更紧密地结合，构建端到端的自主系统，也是未来的重要研究方向。

机器人控制中的基础模型应用

超维室内轨道巡检机器人

控制是机器人系统的执行部分，旨在根据感知信息和决策指令，精准、稳定地控制机器人执行器完成预定动作。传统的机器人控制方法依赖于精确的动力学模型和专家知识，难以适应非结构化环境的不确定性和复杂性。近年来，学习型控制的发展使得机器人能够从数据中学习控制策略，但其泛化能力和鲁棒性仍有待提高。基础模型为机器人控制引入了丰富的先验知识和泛化能力，有望进一步突破传统控制方法的局限性。

超维智能巡检机器人核心竞争力

基于SLAM无轨导航技术：采用了激光SLAM、RGBD相机、惯性导航相结合的综合定位导航方案，率先引入了激光雷达+深度摄像机+辅助信标的方式进行“综合性导航+避障”解决方案，达到<1°的角度精度以及±2cm级别的定位精度。

基于AI深度学习的视觉识别：整合Yolo、RepVGG和HRnet等先进模型深度优化打造了集检测、分割和识别于一体的深度学习算法。在服务端边缘端均可快速部署，具有高速度、高精度、高性能的优势，在实际交付中可达到96%以上准确率。

AI大数据分析：AI大数据分析，可同时分析多载具上传的数据，对机器人巡检数据进行实时采集、留存、告警管理。分布式边缘计算架构，提高巡检实时性，降低系统总线带宽需求。

自主研发的机器人调度系统：超维自主研发了AIoT机器人联合巡检管理平台，把AI技术引入到机器人系统中，构建软硬件一体的机器人智能巡检解决方案，使机器人具备目标检测、音视频采集分析、人脸识别、动环监测等功能。

自主设计与制造：机器人本体设计与制造方面，依托于超维在金融、电力等大型客户的积累，从机器人的通用底盘，智能硬件到外观结构与设计，整机电路设计，上位机及面向应用场景开发，掌握从产品设计到量产十多个环节。

“大模型+巡检机器人”的未来展望

超维管廊轨道巡检机器人

大型语言模型和智能巡检机器人的结合将为设备管理和运维领域带来巨大的改变和发展机会。这种结合将推动设备管理向智能化、自主化、预测性和安全性方向发展，为各行业提供更高效、更可靠、更安全的运营和生产环境。

1. 智能化巡检与维护： 结合大型语言模型和智能巡检机器人，可以实现更智能化的设备巡检和维护。语言模型可以处理和分析大量的设备数据和报告，提供实时的问题诊断和解决方案，从而降低设备故障率和维修成本。

2. 自主化运行和优化： 大型语言模型和智能巡检机器人的结合将使机器人系统具备更高的自主化运行和优化能力。机器人可以根据语言模型分析的数据和趋势，自主调整巡检路线和周期，优化资源利用，提升运行效率和性能。

3. 预测性维护和故障预防： 结合大型语言模型的预测能力和机器人的巡检能力，可以实现更加精准的预测性维护和故障预防。系统可以通过分析历史数据和趋势，提前发现潜在问题，并采取相应措施，避免设备故障和停机时间。

4. 智能化数据分析与决策支持： 大型语言模型和智能巡检机器人的结合还可以实现更智能化的数据分析和决策支持。机器人可以收集大量的设备数据并与语言模型进行分析，为管理人员提供实时的数据报告、趋势分析和决策建议，帮助他们做出更加明智的决策。

5. 安全管理和环境监测： 进一步结合大型语言模型和智能巡检机器人可以实现更全面的安全管理和环境监测。机器人可以巡检设备状态、环境条件等，并根据语言模型分析的数据，提供安全预警和环境优化建议，保障工作场所的安全和生产环境的良好状态。

大型语言模型和机器人技术的未来展望非常广阔，它们的结合将推动人工智能技术向更加智能化、人性化、个性化的方向发展，为人类社会带来更多便利和进步。