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大模型在机器人领域的应用正从实验室快速走向产业落地，其通过自然语言理解、多模态感知、任务规划等能力的突破，显著提升了机器人的智能化水平和应用场景的广度。以下是当前大模型在机器人中的核心应用场景及典型案例：
一、任务规划与执行：从抽象指令到物理操作
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高层指令分解与执行微软的ChatGPT for Robotics通过自然语言指令生成机器人控制代码，例如让机械臂抓取物体或无人机避障。用户只需描述任务（如“将红色方块放在蓝色盒子左侧”），大模型即可调用预定义API生成动作序列，并通过人类反馈优化代码逻辑。Google的【SayCan】系统结合LLM（PaLM）与视觉模型，将抽象指令（如“清理桌子”）分解为可行原子动作（如“捡起杯子”），并通过视觉验证动作可行性，提升任务成功率。
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复杂任务动态调整 商汤科技的【R-UniAD】方案将强化学习与世界模型结合，使机器人在执行中根据环境变化实时调整策略。例如，在汽车厂中检测轮胎时，若发现异物遮挡，机器人可自主切换视角重新定位目标
二、自然语言交互与情感化服务
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多轮对话与意图理解优必选Walker S接入百度文心大模型后，可实现自然语言问答和任务交互。例如，用户说“帮我拿一瓶水”，机器人会结合语义理解、路径规划完成取水动作。特斯拉Optimus通过大模型驱动的语音交互，理解模糊指令（如“把工具放在左边第三个抽屉”）并执行。
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情感化陪伴与教育EX机器人推出的“苏轼”人形机器人可背诵诗词并与观众对答，通过声纹模拟和表情合成实现拟人化互动[6]()。教育领域，大模型驱动的机器人助教可批改作业、生成个性化题库，甚至与学生探讨书籍思想[3]()。
三、多模态感知与环境理解
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视觉-语言导航与操作Google的LM-Nav系统融合GPT-3、CLIP和ViNG模型，解析自然语言中的地标描述（如“在红色招牌左转”），通过视觉定位生成导航路径[1]()。星尘智能机器人利用大模型理解“将苹果放入绿色碗中”的指令，结合视觉分割精准抓取目标[6]()。
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触觉与物理交互增强帕西尼感知科技的TORA人形机器人配备近2000个触觉传感器，通过大模型处理多维触觉信号，实现灵巧操作（如榨汁不捏碎水果）[6]()。
四、工业与商用场景落地
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智能制造与质检在汽车工厂中，优必选Walker S可检测轮胎缺陷，通过3D语义地图导航至目标位置，并调用机械臂完成检测报告生成[6]()。阿里巴巴M6大模型支持服装设计，输入文本描述即可生成款式图，压缩设计周期数十倍[4]()。
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仓储物流与AMR移动机器人（AMR）结合大模型后，可在非结构化环境中自主避障和调度。例如，菜鸟物流AMR通过多模态感知动态调整仓库内运输路径，处理突发障碍（如掉落货物）[2]()。
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生活服务自动化久秉AI餐饮机器人通过大模型解析订单需求（如“煎饼加香菜”），自主完成摊饼、折饼和包装[6]()。阿里云开发的文案生成模型可自动输出商品推荐词，降低商家运营成本[4]()。
五、持续学习与自适应进化
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增量学习与场景迁移逐际动力双足机器人基于强化学习实现野外徒步，通过大模型快速适应新地形（如从草地切换至碎石路）[6]()。Cogitai公司的机器人利用元学习技术，在少量新数据下掌握多种物体操纵技能[5]()。
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仿真到现实的泛化能力波士顿动力Atlas通过大模型驱动的Sim2Real技术，在虚拟环境中训练体操动作后迁移至实体机器人，降低物理试错成本[5]()。
挑战与未来方向
尽管进展显著，大模型在机器人中仍面临实时性不足（端到端延迟需＜50ms）、长尾场景泛化弱（如极端天气导航）和伦理风险（如自主决策透明性）等挑战。未来趋势包括：
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多模态融合：结合视觉、触觉、语音等多源信号提升环境理解深度；
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边缘计算优化：通过模型压缩（如华为GhostNet）降低端侧算力需求；
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人机协作增强：引入人类反馈机制（如强化学习中的Reward Shaping）提升安全性。
行业启示：
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技术融合：机器人企业需构建“大模型+传感器+执行器”的全栈能力；
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场景深耕：从标准化工业场景（如汽车制造）向开放服务场景（如家庭陪护）扩展；
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生态共建：开源社区（如地平线昇思计划）将加速技术普惠，降低中小厂商研发门槛[2]()[5]()。
大模型正在重新定义机器人的“智能上限”，使其从“可编程设备”进化为“自主任务执行者”。随着技术成熟与成本下降，预计到2030年，全球人形机器人市场规模将突破千亿美元，成为AI落地的重要支柱。
