1、決策過程不可追溯
大模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡）通過海量數(shù)據(jù)隱式學習特征與邏輯，其推理過程缺乏顯式的規(guī)則表達。當機器人基于此類模型做出決策時 ，人類難以追溯具體行為背后的因果鏈條 。例如 ，在醫(yī)療或自動駕駛場景中 ，若機器人因錯誤判斷導致事故 ，開發(fā)者難以 定位模型內(nèi)部哪一環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差，阻礙問題修復與責任界定。
2、倫理與責任歸屬困境
黑箱模型的行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭議。若機器人在復雜場景中執(zhí)行不符合人類價值觀的操作（如緊急避障時優(yōu)先選擇 特定人群），其決策依據(jù)無法被清晰解釋，將導致責任歸屬困難。這在法律監(jiān)管、社會信任層面構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。
3、動態(tài)環(huán)境適應性不足
機器人需應對實時變化的物理環(huán)境，但黑箱模型的行為邏輯缺乏透明性，開發(fā)者難以預測其在未知場景中的反應模式。例如， 若機器人突然出現(xiàn)異常行為（如避障失效），調(diào)試者無法通過模型內(nèi)部狀態(tài)快速診斷問題根源，導致系統(tǒng)優(yōu)化效率低下。
4、人類信任度降低
可解釋性是用戶接受人機協(xié)作的關鍵前提。當機器人行為無法被直觀理解時，人類可能因“不可控感”而拒J使用或過度干預， 削弱技術(shù)落地的實際價值。
大模型作為最爆火的人工智能概念，推動了人形機器人大腦的形成，助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力；對 于控制系統(tǒng)仍在切入中
原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復雜靈巧的 操作任務,是真正的具身大模型
普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)，全場景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局
機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關鍵
欠驅(qū)動手硬件集成度高，整體系統(tǒng)簡潔高效、體積小、質(zhì)量輕，便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任
具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業(yè)場合， 例如組裝、測量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運動學分析控制時，整體的靈活性差
機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細觸覺感知,構(gòu)建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務
當人們認為機器人是有意圖的代理時，他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結(jié)果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調(diào)整人們對機器人意圖的感知
移動機器人系統(tǒng)用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數(shù)據(jù)訓練能力
NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜；多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提高模型的標識能力
NLP 大模型是人工智能領域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來進行訓練的模型
