机器人与大模型的结合正在推动智能机器人技术的革命性发展，通过增强感知、决策和执行能力，使机器人从简单的自动化设备转变为具备自主学习和适应能力的智能体。以下是机器人与大模型的主要结合点和融合场景：

一、核心结合点

1. 感知与理解能力增强

   • 多模态输入处理：大模型（如GPT-4、PaLM-E）可解析语音、视觉、触觉等多源数据，使机器人更精准地理解环境。例如，电力巡检机器人通过大模型分析设备状态和语音指令。
   • 语义理解：机器人能解析自然语言指令（如“帮我叠衣服”），并转化为具体动作序列。

2. 任务规划与决策优化

   • 复杂任务分解：大模型（如MLDT框架）可将高层指令拆解为可执行的子任务，如“准备晚餐”分解为“切菜→烹饪→摆盘”。
   • 动态调整：在汽车装配线上，机器人通过大模型实时优化装配顺序以应对突发问题。

3. 运动控制与精细操作

   • 手眼协调：如优必选Walker S借助大模型实现叠衣服、分拣物品等柔性操作。
   • 自适应抓取：华为盘古大模型帮助机器人调整抓取力度，避免损坏易碎物品。

4. 自主学习与泛化能力

   • 少样本学习：如英伟达GR00T模型让机器人通过少量演示学会新技能（如转笔、开抽屉）。
   • 跨场景迁移：Meta的RoboAgent可在100种未知场景中泛化12种技能（如烘焙、清洁）。

二、典型融合场景

1. 工业制造

   • 汽车装配：优必选Walker S在蔚来工厂完成质检与装配，通过大模型优化工序。
   • 电力运维：南方电网“大瓦特”机器人执行带电作业，降低人工风险。

2. 家庭服务

   • 家务助手：自变量机器人通过端到端大模型实现“看一次就学会”晾衣服。
   • 老人护理：机器人可理解语音指令（如“拿药”），并自主完成取药、提醒服药等任务。

3. 医疗与特种作业

   • 手术辅助：大模型帮助机械臂规划精准轨迹，减少医生操作负担。
   • 化工巡检：中国电信机器人检测化学品泄漏，替代人工进入高危环境。

4. 物流与零售

   • 仓储分拣：阿里云机器人大模型优化货物抓取路径，提升分拣效率。
   • 导购交互：零售机器人通过多模态大模型解答顾客问题，推荐商品。

5. 教育娱乐

   • 编程教学：乐聚机器人与高校合作，通过大模型生成可执行代码，降低学习门槛。
   • 互动表演：数博会上的机器人能唱歌跳舞，并与观众自然对话。

三、未来趋势与挑战

• 技术融合方向：
  • 云-边-端协同：如华为“盘古+鸿蒙”架构，实现机器人数据实时处理与决策。
  • 具身智能（Embodied AI）：大模型赋予机器人“身体感知”，如特斯拉Optimus通过视频学习人类动作。
• 商业化瓶颈：
  • 成本控制：人形机器人量产成本需降至10万元内才能普及。
  • 数据安全：医疗、电力等场景需确保敏感数据不出本地。

总结

大模型与机器人的结合正从单点能力增强（如语音交互）迈向全栈智能（感知-决策-控制闭环），未来5年内将在工业、家庭、医疗等领域实现规模化落地。企业需聚焦垂直场景（如蔚来工厂、海尔智能家居）打磨产品，同时构建开放生态（如乐聚“人形机器人+”平台）以加速技术迭代。