随着大模型的问世，人形机器人在智能化进程中日新月异，具身智能技术也经历了翻天覆地的变化。这无疑成为了当前科技界的热点话题，也成为了众多产业竞相追逐的新领域。那么，这一切的背后究竟隐藏着怎样的故事？

大模型与具身智能概念

智能机器人，若具备身体、交互能力和感知功能，即被称为具身智能。在大模型问世之前，研究者们的研究重点往往集中在特定的空间位置上，然而这种做法与人类操作的实际场景有所出入，人们很难精确地指出目标空间的坐标。然而，随着大模型的出现，这一状况发生了根本性的改变。

大模型的问世，为具身智能开辟了更多前景。这使得人与机器的互动变得更为顺畅，不再仅限于以往的任务导向操作。现在，机器能够理解人类的语言及其他需求。

大模型变革一：听懂人类语言

过去，智能体在执行任务时，目标是由人来设定的。而现在，随着大模型的发展，机器人已经能够理解人类的语言。正如王永才所言，这无疑是一个巨大的进步。

在日常生活中，比如给机器人发出“请去厨房给我倒杯水”的指令，它便能领会意图。接着，它会自行分解任务，包括前往厨房、取水杯、倒水等步骤，最后成功地将水端到我们面前。这样的情景，在以前是想都不敢想的。

大模型变革二：自主空间规划

大模型的出现，使得具身智能在自主空间规划推理方面发生了变革。以往，没有大模型辅助时，许多操作显得较为刻板和机械。

现在，机器能够理解人类的指令，因而具备了自主规划和推理的能力。机器人能在空间中更有效地规划移动路径，自行判断所需到达的位置关系，这显著提升了其应用价值。

大模型变革三：具备泛化能力

另外，还需强调的是其任务分解的广泛适用性。过去，机器人执行任务时，普遍缺乏广泛的适应和普遍的适用性。

大型模型使机器人具备广泛分解任务的能力。它能依据既定目标进行有效分解，并且出色地完成。这样的能力使得机器人在不同环境中具备更强的适应力，能够处理更多样化的任务需求。

GPT - 4与具身智能训练

今年三月，经过短短14天的训练，GPT-4大模型便掌握了场景理解，实现了自然的人机交互。王永才对此训练模式进行了阐述。

将自然语言和视觉指令输入至GPT-For（视觉），使机器人能理解学习环境，并以此作为训练资料来培养具身智能，这一做法极大地促进了具身智能的进步。

相关产业发展前景

斯坦福大学的李飞飞团队推出了名为1K的具身智能测试标准。这个标准包含了多种生活场景和日常活动的模拟。

这显示了在大型模型推动下，人形机器人及具身智能技术有望实现重大突破。这将加速相关产业的规模化进程。对整个科技产业的影响将非常深远。届时，将有更多产品和服务进入市场，融入我们的日常生活。

在大型模型的助力下，我们是否憧憬着人形机器人未来能真正成为我们日常生活中的得力伙伴？期待您的点赞、转发，并欢迎留下宝贵意见。