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“与去年的会议上的机器人技能展览不同，今年最明显的感觉是’实施。’”参展商向《中国杂志证券》的记者叹了口气。在世界机器人2025会议上，机器人在家里转变为超市零售商，物流盐选择，公路工人和保姆，证明了他们在各种情况下各自应用的潜力。当然，机器人现在可以在有限的情况下执行简单任务，并且不足以应对现实世界中复杂场景的挑战。在采访了许多参与公司的高管和专家之后，记者发现，当Realmen Robotsyou输入更多的“工作”场景时，行业需要超过“大脑”电容的中央级别机器人的IE。从这个意义上讲，一些公司已经积极调查并努力工作，以进步大型，聪明和大型模型。同时，在公开场景中使用“学习”和综合数据的“数据稀缺”是行业探险家的所有实践。首先，我们将销售一些场景。在8月8日至12日举行的2025年世界机器人会议上，机器人公司展示了实施申请方案。在通用星系站，机器人从一个货架之间从一个地方到另一个地方，并为他们的听众收集物品。 Yuejiang机器人使用橡胶手套“看”他面前的材料的分类框，并随时准备“工作”。 Leju机器人“ Kuafu”走到架子上，精确地消除了材料。星尘Astibot S1智能在观众的脸上准备咖啡。根据该报告，超过200个国家和外国机器人公司MPANIES参加了会议，公开展示了1,500多种机器人产品，建立了最高水平的国家机器人展览。在该地点外面的真实场景中，有几位法力执行人员在几种情况下也在练习机器人。文化和旅游业的领导者或指南，并成为我们正在探索的场景。 “傅里叶hasit主要是互动报价，它带来了第一个全尺寸的人形机器人Carebot GR-3，具有“可触摸”的特性，可用于约会，医疗保健，医疗保健和其他场景。在2025年，2025年，傅立叶计划提供数千个机器人产品。订购后有机器人的产品，并在今年年底之前扩展到100个。并用于诸如Dongfeng Liuqi和Jingneng Microelectronics之类的工厂中。由Star Dynamic ERA显示的动态Q5星机器人今年将获得数十次订单，并获得100个单位。该公司代表的分支机构说：“人形机器人营销过程大大加速了。”在会议场所，机器人形式不限于“ 2英尺”，而是折叠并上升，较低的屏幕数量显着增加。金龙智能，帕西尼和林鲍巴·卡斯伯特（Pasini）和lingbao casbot带有带轮折叠和可抬高机器人产品的车轮，以扩大机器人活动的限制并适应更多情况。但是，目前仍有有限的方案应用机器人。 Advanced International Techno Song，逻辑应用程序中心主任（深圳），将化身的情报与自主驾驶进行了比较，并根据T的道路分配了T的道路o自主管理行业中L1的分类。在聪明的智能阶段，机器人可以完成一项特定，清晰和独特的任务。在澄清任务的限制并人为地分配任务的局限性之后，在智能阶段L2中，机器人可以在每个任务中对执行功能进行一些独立的调整。机器人将在五到十年内实施。 Yao的歌曲认为，第一片机器人着陆场景上升的场景和电力，有害环境，例如灰尘和辐射，诸如浴室清洁和重复交付等不愉快的任务，例如装配和装配。行业中的等效业务和专家，记者发现，不适当的“大脑”能力，缺乏应用程序方案和有限的制造精确精确性是损害人类机器人机器人机器人的发展的重要问题。 “Most robot development has reached a good level, and can work and jump more naturally, maintain balance while moving, in motion. However, the development of the brain should be improved more now. In an interview with the reporters, Wang Qian, founder of independent variable robots, said:” This is not a problem with the robots hardware, but the level of intelligence of the great robot model has not achieved “.Wang xingxing, who is, said that the incarnate,在软件级别上的智能和大型人体机器人并不是完美的。舞台类似于1 – 3年前的lanzchatgpt Love阶段。该行业发现了正确的勘探地址和技术路线，但仍然没有人可以实施它。像人类一样，机器人的“大脑”通常负责“思考”和“思考”如何通过大型模型和高级决策来做什么以及如何做。 “小脑”负责发动机控制和平衡，并“调整”身体的所有部位以精确稳定。但是，与基于语言的最大模型相比，类人类机器人需要大型智能模型，以处理最具挑战性的物理世界中的复杂信息来处理标志性信息，例如文本代码。北京人类机器人创新中心纳入情报新闻总监Choi Zhengping表示，当前的行业非常乐观，面临VLA模型。在预测行动时，存在一些问题，巨大的本体论有所不同CES，困难的数据兼容性和任务的概括较弱。该模型正在直接从图像的像素空间映射到机器人运动空间。这阻碍了优化和不准确的预测。不同的机器人具有非常不同的外观，形式和性能，这使得它们很难与直接应用兼容。该模型缺乏新场景的新任务和可伸缩性指令，具体取决于大量要删除或随着时间的调整的特定数据。缺乏脑功能直接影响机器人的概括能力，即“从示例中学习并将其应用于其他示例”和“灵活协调”的能力。 “机器人可以完成一些处理和任务，但不再具有广义特征。Batería的持续时间受到限制。因此，目前，公司更喜欢具有成熟技术和人工智能的常规机器人或自动化设备。”“这些设备必须完成固定的ACTII根据该计划。这也可以提高生产效率。目前，它在各种行业中被广泛用于生产。 “在实施土壤，探索和促进营销机器人的过程并加速实施更多场景时，“该行业必须形成“数据模型验证”的封闭赛。 Span的VLA模型Qunku Technology的数据收集计划的数据收集计划，“ Spane VLA”，它介绍了它目前正在使用100万个绘图信息来达到机器人空间识别的80％的精度，但是其他改进需要大量改进en可以在几个机器人环境中学习几乎是数千个数据。 “物理模拟 +合成数据”，并将机器人动力学模型与环境资产集成在一起以创建产品。我们构建了科学模拟环境，在消费程度的图形卡上产生质量合成数据，我们使用99％的合成数据和1％的真实数据训练模型，然后我们通过模型的迁移以及模型迁移迁移迁移的迁移来执行模型。
作者
adimin@moleband.com