如今，擎朗已经构建了完整的技术链路，自研从感知、决策到执行的具身智能全链路技术。

我们在这里面看到的具身智能机器人的技术框架，它跟人是非常类似的，包含感知，执行，决策三个部分。首先它必须要有感知，相当于我们的五官，怎样从各个维度识别环境的信息，这是多模态的，你的模态越多，拿到的信息越完备。第二是我们需要思考决策，拿到信息以后怎样处理、过滤，然后形成思考框架，做出决策；最终是执行，执行就是机器人躯体的控制与运动体系决策。

值得一提的是，与目前大模型和自动驾驶技术相比，因为网络等基础设施的原因，商用服务机器人在很多场景中无法依赖强大的后台算力，特别是在海外市场，在脱离网络和后台的情况下，如何在复杂环境中继续做智能决策，这往往需要机器人依赖自身的决策来进行判断。

擎朗智能在服务机器人行业做了14年，也一直在思考，在大模型、人形机器人技术兴起的过程中，我们该如何应用大模型和具身智能技术，助力推进具身智能服用机器人的产业化落地及普及。目前我们总结下来在商用服务场景，服务机器人需要以下几个方面的提升：

1. 环境的适应性需提高。因为全球的商用服务场景太多，差异性也太大，而且商用服务环境变化太频繁，机器人需要更多模态的感知和数据，才能够快速去适应这个不断变化的复杂环境。

2. 机器人如何在复杂环境中提高执行任务的效率，比如配送机器人在用餐高峰期时，环境更拥挤，但需要它配送得更快。

3. 机器人与人的交互能力提升，比如语音、动作等一系列的多模态交互。举个例子，我们在海外的时候，有一个问题是机器人与人语音交互时，怎样自由切换语种。比如说第一个客人说的英语，下一个客人说的却是德语。

4. 关于物理操作方面，轮式机器人往往缺乏手或臂的操作能力，在端到端的服务闭环上还有所欠缺，我们需要作出相应的改善和迭代。

第一，具身智能大脑：大模型带来了更加泛化的推理能力，让机器人具备更强大的大脑和学习能力。通过大量的学习和训练，会让机器人对环境感知，任务理解，任务拆解等层面有更强的理解和推理能力；

第二，具身智能小脑：随着VLA技术，机械臂技术，运动控制技术的快速发展，让机器人具备更强的身体，有更强的运动和操作能力，这样就可以像人一样去完成很多复杂的任务。

结合在商用服务场景的大量移动机器人产品落地经验，我们认为在商用服务场景，移动底盘机械臂的技术方案是具身智能商用服务机器人目前最有可能率先产品化的形态架构。擎朗已经落地了数万台的移动服务机器人，解决了轮式底盘在室内稳定运行的问题，当我们赋予机器人上肢后，通过大模型和具身智能的训练，我们可以让机器人做更多复杂的任务，创造更多价值。

擎朗智能的业务覆盖全球600多个城市及地区，并在阿联酋迪拜、德国、韩国、荷兰、加拿大、美国、日本、中国香港等地设有子公司/办公室，目前海外营收占比超过50%，但在海外市场的扩展过程中，挑战必不可少，比如，海外电梯改造的法规难题，比如我们在酒店的货柜搭配机器人，机器人怎样做到像人一样将货品取出来？

结合这些场景，我们为酒店机器人赋予双臂，通过模型训练让它学习抓取、按电梯等等，来完成服务流程闭环。这样，当这款机器人到达酒店的时候，客户不需要对酒店环境做任何改造，开箱即用，无论是国内还是海外，擎朗服务机器人都可以快速提供服务。

我们看这个视频，机器人像人一样按电梯，进出电梯，不需要对环境做任何改变。在这个过程中，机器人需要跟人一样，完全根据自身的感知和决策，去完成这个任务。机器人要进入这个电梯，它需要观察电梯的按钮在哪里，离自己有多远，怎么按；按完电梯之后，它需要观察电梯到没到，哪个电梯先到，电梯门什么时候开，机器人跟进出电梯的人怎么交互等。这一整套的流程都需要处理，当然还需要面对很多意外的情况，比如人把电梯门挡住了，或者人把机器挤住了，这些情境都需要机器人去判断并执行相应的处理动作。

此外，我们在与快餐行业合作时，发现机器人在收集餐盘的场景中也有巨大的潜力。通过具身智能训练，机器人可以自主学习如何收集和回收餐具，从而减轻服务员的工作负担。左边的视频是我们训练（如下图），大家可以看到我们通过遥控操作训练机器人，训练如何用机械臂将这些东西抓过来，然后去端起来这个餐具。我们想这一步完成之后，机器人就可以自己到桌边把这些东西收走，把盘子放到指定回收的地方。

对于未来，迈向人与机器人共存的世界，这是一个必然趋势，当然也充满惊喜与奇妙。无论是怎样的具身智能机器人，无论我们通过大模型赋予它怎样的思考能力，或者是赋予它像人一样灵活执行的能力。我们最终还是希望做到让服务机器人更好地陪伴人、服务人，让人们的生活变更好。这是我们这代AI机器人工作者渴望达成的目标。

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详细信息

软件大小: 373.51MB
最后更新: 2024-10-11 03:16:33
最新版本: V4.25
文件格式: apk
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应用介绍

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