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RT-2面世，機(jī)器人軟件系統(tǒng)再迭代！

發(fā)布時(shí)間：2024-05-21 09:38:24 瀏覽量：144次

RT-2面世，機(jī)器人軟件系統(tǒng)再迭代！

Google DeepMind發(fā)布了新的Robotic Transformer 2(RT-2)，這是一種視覺-語(yǔ)言-動(dòng)作(VLA)模型，可以將知識(shí)轉(zhuǎn)化為機(jī)器人控制的通用指令。

RT-2建立在Robotic Transformer 1(RT-1)的基礎(chǔ)上，通過(guò)多任務(wù)演示訓(xùn)練，展現(xiàn)出超越機(jī)器人數(shù)據(jù)的泛化能力。

RT-2以VLM為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)機(jī)器人的控制，通過(guò)Pathways Language and Image model (PaLI-X)和Pathways Language model Embodied (PaLM-E)的支柱。

相比之前的模型，RT-2的泛化性能大幅提高，Google DeepMind進(jìn)行了大量機(jī)器人試驗(yàn)并展示了優(yōu)秀的機(jī)器人策略。

多模態(tài)快速發(fā)展，更多應(yīng)用場(chǎng)景

從VLM到VLA，主要進(jìn)展在于將機(jī)器人動(dòng)作指令直接作為模型token輸出，省去了VLM模型將輸出的指令翻譯成底層控制信號(hào)的步驟。

RT-2表明VLM可以轉(zhuǎn)化為強(qiáng)大的VLA模型，通過(guò)PaLI-X和PaLM-E帶來(lái)了高度改進(jìn)的機(jī)器人策略和更好的泛化性能。

ViT模型將語(yǔ)言模型的transformer架構(gòu)用于視覺模型，統(tǒng)一了CV和NLP的架構(gòu)。2020年，谷歌推出Vision Transformer（ViT）模型，證明了直接將Transformer結(jié)構(gòu)應(yīng)用于視覺模型的成功。

產(chǎn)業(yè)節(jié)奏展望

機(jī)器人軟件模型算法不斷提升，有望加速提升通用機(jī)器人與行業(yè)機(jī)器人的可能性，帶動(dòng)下游需求產(chǎn)生。

行業(yè)機(jī)器人分為工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人和特種機(jī)器人，將有望廣泛應(yīng)用于各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。

行業(yè)機(jī)器人的發(fā)展將加速行業(yè)智能化進(jìn)程，多模態(tài)GPT的快速發(fā)展助力機(jī)器人在交互、規(guī)劃、泛化和感知能力方面提升。

報(bào)告總結(jié)

火星時(shí)代教育認(rèn)為機(jī)器人軟件系統(tǒng)迭代加速，將推動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域。我們期待在未來(lái)幾年內(nèi)看到機(jī)器人在智能家居、通用機(jī)器人、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的應(yīng)用。

風(fēng)險(xiǎn)提示

機(jī)器人技術(shù)迭代不及預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)：若機(jī)器人技術(shù)迭代不及預(yù)期，則可能對(duì)產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)公司造成不利影響。

經(jīng)濟(jì)下行超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)：宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度下行可能影響整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展和增長(zhǎng)。

行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇風(fēng)險(xiǎn)：行業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)加劇可能會(huì)對(duì)企業(yè)增長(zhǎng)產(chǎn)生威脅。

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