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創(chuàng)澤機(jī)器人
CHUANGZE ROBOT
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大模型的算法黑箱特性, 會(huì)給機(jī)器人的行為可解釋性帶來哪些挑戰(zhàn)

來源:維科網(wǎng)機(jī)器人     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2025/4/16   主題:其他 [加盟]

1、決策過程不可追溯

大模型(如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))通過海量數(shù)據(jù)隱式學(xué)習(xí)特征與邏輯,其推理過程缺乏顯式的規(guī)則表達(dá)。當(dāng)機(jī)器人基于此類模型做出決策時(shí) ,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(dòng)駕駛場(chǎng)景中 ,若機(jī)器人因錯(cuò)誤判斷導(dǎo)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(fù)與責(zé)任界定。

2、倫理與責(zé)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(zhēng)議。若機(jī)器人在復(fù)雜場(chǎng)景中執(zhí)行不符合人類價(jià)值觀的操作(如緊急避障時(shí)優(yōu)先選擇 特定人群),其決策依據(jù)無法被清晰解釋,將導(dǎo)致責(zé)任歸屬困難。這在法律監(jiān)管、社會(huì)信任層面構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。

3、動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足

機(jī)器人需應(yīng)對(duì)實(shí)時(shí)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(yù)測(cè)其在未知場(chǎng)景中的反應(yīng)模式。例如, 若機(jī)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(dǎo)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(jī)協(xié)作的關(guān)鍵前提。當(dāng)機(jī)器人行為無法被直觀理解時(shí),人類可能因“不可控感”而拒J使用或過度干預(yù), 削弱技術(shù)落地的實(shí)際價(jià)值。




大模型與機(jī)器人本體結(jié)合提供感知交互新能力,助力形成決策

大模型作為最爆火的人工智能概念,推動(dòng)了人形機(jī)器人大腦的形成,助力人形機(jī)器人具有人的感知、交互與決策能力;對(duì) 于控制系統(tǒng)仍在切入中

星動(dòng)紀(jì)元打造人形機(jī)器人+靈巧手特色產(chǎn)品

原生機(jī)器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動(dòng)XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復(fù)雜靈巧的 操作任務(wù),是真正的具身大模型

普渡機(jī)器人R2X架構(gòu),專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

普渡機(jī)器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu),實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián),全場(chǎng)景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

人形機(jī)器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機(jī)器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機(jī)器人柔性操作能力的關(guān)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(jī)器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):節(jié)省空間和重量,不具備完全重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡

欠驅(qū)動(dòng)手硬件集成度高,整體系統(tǒng)簡(jiǎn)潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析;存在功能性不足,對(duì)于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任

全驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合

具有完全可重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合, 例如組裝、測(cè)量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析控制時(shí),整體的靈活性差

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個(gè)主動(dòng)自由度

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現(xiàn)精細(xì)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(fù)雜的抓取和操作任務(wù)

與機(jī)器人協(xié)同,對(duì)機(jī)器人的意圖歸因會(huì)影響人機(jī)協(xié)作

當(dāng)人們認(rèn)為機(jī)器人是有意圖的代理時(shí),他們的大腦以類似的方式處理自己和機(jī)器人的行動(dòng)結(jié)果,意圖歸因在人機(jī)交互中起著至關(guān)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(duì)機(jī)器人意圖的感知

研究人員開發(fā)了人工智能驅(qū)動(dòng)的移動(dòng)機(jī)器人,可以高效地進(jìn)行化學(xué)合成研究

移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個(gè)主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動(dòng)機(jī)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

人形機(jī)器人大模型相關(guān)研究及應(yīng)用

大模型可加快人形機(jī)器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機(jī)器人語言處理能力 2 提升人形機(jī)器人場(chǎng)景理解能力 3 提升人形機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制能力 4 提升人形機(jī)器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力

人工智能大模型發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)對(duì)比

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(fù)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(biāo)識(shí)能力

常見的人工智能大模型:NLP,CV和多模態(tài)大模型

NLP 大模型是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)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(jìn)行訓(xùn)練的模型
資料獲取
機(jī)器人開發(fā)
== 資訊 ==
大模型的算法黑箱特性, 會(huì)給機(jī)器人的行為
2025并聯(lián)機(jī)器人核心廠商名單
2025移動(dòng)機(jī)器人核心廠商名單
2025具身智能機(jī)器人結(jié)構(gòu)件創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)先
2025具身智能機(jī)器人系統(tǒng)集成創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)
2025具身智能機(jī)器人控制與交互創(chuàng)新技術(shù)
2025具身智能機(jī)器人靈巧手創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)先
2025具身智能機(jī)器人旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器創(chuàng)新技術(shù)
2025具身智能機(jī)器人感知傳感器創(chuàng)新技術(shù)
2025機(jī)器人行業(yè)關(guān)鍵零部件與核心技術(shù)模
智能體應(yīng)用現(xiàn)狀挑戰(zhàn)及建議2025,智能體
新一代智能終端發(fā)展研究2025,1+8技
2025具身智能機(jī)器人創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)t
2025機(jī)器人綜合競(jìng)爭(zhēng)力企業(yè)top50
2025巡檢機(jī)器人創(chuàng)新技術(shù)領(lǐng)先企業(yè)top
== 機(jī)器人推薦 ==
迎賓講解服務(wù)機(jī)器人

服務(wù)機(jī)器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機(jī)器人

智能消毒機(jī)器人

機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)

機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)


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