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人形機器人具身智能關(guān)鍵技術(shù)是優(yōu)必選研發(fā)的重點方向，優(yōu)必選研究院在面向通用任務(wù)的規(guī)劃大模型、語義 VSLAM、學(xué)習(xí)型運動控制等具身智能關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域的突破，賦予了人形機器人聰明的大腦和敏捷的小腦，并助力工業(yè)人形機器人Walker S1進入全球最多汽車工廠實訓(xùn)，加速其產(chǎn)業(yè)化進程。

針對最新的開源推理大模型 DeepSeek-R1，優(yōu)必選已在人形機器人應(yīng)用場景中進行了驗證，最新測試結(jié)果顯示，經(jīng)過多模態(tài)能力擴展的DeepSeek-R1能夠讓人形機器人在執(zhí)行任務(wù)前結(jié)合看到的場景和接收到的指令進行思考驗證，零樣本推理水平與調(diào)優(yōu)后的同級別大模型推理水平相當(dāng)。

優(yōu)必選將基于DeepSeek-R1研發(fā)適用于人形機器人的多模態(tài)具身推理大模型，預(yù)期在真實場景的數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)后，其表現(xiàn)將會進一步提升，將從以下幾個方面賦能人形機器人在工業(yè)場景的應(yīng)用：

第一，更高效的任務(wù)分解和規(guī)劃流程。聚焦人形機器人在工業(yè)場景的應(yīng)用，優(yōu)必選構(gòu)建了面向大模型調(diào)優(yōu)的自有數(shù)據(jù)集，并訓(xùn)練了面向工業(yè)制造場景的人形機器人規(guī)劃大模型，采用“大模型+小模型”的架構(gòu)方案，由大模型作為“大腦”對多模態(tài)信息進行處理，理解場景與任務(wù)，給出規(guī)劃，再由小模型進行具體執(zhí)行。這種方案不僅能發(fā)揮大模型的理解與泛化能力優(yōu)勢，還能發(fā)揮小模型能耗低、針對特定任務(wù)效果好的特點，適配人形機器人各種任務(wù)需求。在工業(yè)場景和交互領(lǐng)域，這一架構(gòu)在效果層面已經(jīng)超過部分通用大模型的表現(xiàn)，并已在比亞迪、吉利、富士康等多家工廠的實訓(xùn)中使用。

優(yōu)必選采用“大模型+小模型”的架構(gòu)方案用于人形機器人工業(yè)場景實訓(xùn)

未來，優(yōu)必選將基于DeepSeek-R1調(diào)優(yōu)推理大模型，用豐富的工業(yè)場景真實數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，用戶僅僅需要下達一個口頭指令，工業(yè)人形機器人Walker S1的“大腦”就能將指令拆解為若干子任務(wù)，并做好任務(wù)規(guī)劃。以搬運為例，任務(wù)能夠被拆解為“識別貨物→規(guī)劃路徑→抓取貨物→放置貨物”等環(huán)節(jié)，在執(zhí)行中將不同環(huán)節(jié)的子任務(wù)轉(zhuǎn)換成更加微觀的速度、角度、力度等信息，并根據(jù)現(xiàn)實情況進行動態(tài)調(diào)整，工程師也只需對任務(wù)拆解的結(jié)果進行驗證，這能夠有效提升人形機器人執(zhí)行任務(wù)的效率。

第二，復(fù)雜環(huán)境中更準確的反應(yīng)和決策結(jié)果。在真實應(yīng)用場景中，人形機器人需要對各種突發(fā)或異常情況進行反應(yīng)及決策。相比于傳統(tǒng)工作任務(wù)流在遇到障礙會出現(xiàn)失去響應(yīng)的情況，基于DeepSeek-R1的多模態(tài)具身推理大模型經(jīng)過真實數(shù)據(jù)調(diào)優(yōu)后，其深度推理和復(fù)雜邏輯分析能力可以讓人形機器人具備類似人類常識的推理能力，實現(xiàn)提前判斷和自主決策，更快地做出反應(yīng)。

此外，基于DeepSeek-R1的多模態(tài)具身推理大模型還能夠幫助人形機器人在任務(wù)執(zhí)行的決策過程中采用更符合現(xiàn)實邏輯的動作組合，提升動作執(zhí)行的準確率。未來針對如裝配等長序列任務(wù)，人形機器人有望能在完成任務(wù)的過程中對包括取料異常、對準異常、擰緊異常在內(nèi)的一系列潛在異常情況實現(xiàn)智能監(jiān)測，并實時給出異常恢復(fù)策略，確保任務(wù)順利完成。

第三，助力人形機器人規(guī)?；渴鸷蛥f(xié)作?；贒eepSeek-R1的多模態(tài)具身推理大模型，可以更好地支持人形機器人在真實場景中具備更強的多模態(tài)人機交互、復(fù)雜環(huán)境中指令理解、任務(wù)分解與規(guī)劃等能力，從而進一步提升泛化性，減少適配成本。此外，優(yōu)必選將優(yōu)化DeepSeek-R1的推理效率，通過動態(tài)推理和模型蒸餾，加速多模態(tài)具身推理大模型在人形機器人端側(cè)算力上的相應(yīng)速度，滿足實時性的需求。

后續(xù)在大場景下，多模態(tài)具身推理大模型能夠幫助人形機器人實現(xiàn)群體協(xié)同，例如在搬運任務(wù)里，多臺人形機器人能夠在復(fù)雜環(huán)境以及動態(tài)需求下，完成對成百上千個料箱的高效調(diào)度。今年，優(yōu)必選會在工廠規(guī)?；渴鸸I(yè)人形機器人，在多臺人形機器人之間實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的拆解、工作任務(wù)的調(diào)度和協(xié)同。

真實數(shù)據(jù)有助于優(yōu)必選對大模型進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)

以DeepSeek-R1為代表的大模型可以賦予人形機器人智能的大腦，但在人形機器人的實際應(yīng)用中，還需要足夠的真實場景數(shù)據(jù)去訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，才能達到應(yīng)用效果。優(yōu)必選工業(yè)人形機器人Walker S系列已經(jīng)進入東風(fēng)柳汽、吉利汽車、一汽-大眾青島分公司、奧迪一汽、比亞迪、北汽新能源、富士康、順豐等多家企業(yè)實訓(xùn)，積累了豐富的工業(yè)場景的真實數(shù)據(jù)，通過這些真實數(shù)據(jù)對DeepSeek-R1多模態(tài)具身推理大模型進行訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)，將進一步提升工業(yè)人形機器人Walker S系列的實訓(xùn)表現(xiàn)，加快實現(xiàn)規(guī)?；牟渴稹?/p>