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人工智能（AI）与机器人技术的融合可能会将这两个领域推向新的高度。这一进展得益于AI的发展，尤其是基础模型的发展，这些模型是适应性强、多功能的学习算法，为聊天机器人和图像生成器等技术提供支持。

AI与机器人：新时代的到来

AI基础模型基于从互联网上获取的庞大数据集进行训练，使机器人能够获得关于世界的一般知识。这些模型可以集成到机器人系统中，赋予它们某种形式的常识，使它们能够自主执行各种任务并适应新环境。像OpenAI、Google DeepMind和Nvidia这样的公司走在这项研究的前沿，开发出用于人形机器人的复杂模型。

例如，Google DeepMind的机器人变形金刚2（RT-2）是一种基础模型，使机械臂能够执行其未明确训练的任务，利用互联网获取的知识。这种从广泛的数据源中进行概括的能力是朝着创建更强大和更适应性机器人的重要一步。

通过机器人提升人工智能

机器人为推动AI本身的发展提供了独特的机会。与现实世界的物理互动可以帮助AI系统发展对空间和物理概念的更深入理解，向人工通用智能（AGI）迈进，这种智能在各种任务中表现出类似人类的认知能力。Meta的研究人员Akshara Rai等人认为，真正的智能需要物理体现。

挑战与障碍

尽管前景广阔，AI与机器人技术的融合面临着重重挑战：

1. 数据限制：与拥有数十亿文本示例的语言模型不同，机器人系统缺乏等量的物理交互数据集。DROID2等项目聚合了机械臂的视频数据，而Covariant通过在仓库中运行的机器人操作数据集解决这一问题。

2. 仿真：为了解决现实世界数据的稀缺性，研究人员越来越多地使用仿真环境。Meta的Habitat和Nvidia的Isaac Lab等平台提供了丰富的虚拟环境，机器人可以在其中获得经验而无需面对物理试验的磨损。

3. 硬件问题：机器人是复杂的机器，容易发生故障。这使得AI增强机器人的部署具有挑战性。确保硬件的可靠性和稳健性是成功集成的关键。

4. 安全问题：AI模型可能会犯错误，在物理机器人的背景下，这些错误可能会导致事故或损坏。确保安全至关重要，需要严格的监督和实施严格的操作规则。

未来前景

机器人中AI的未来前景广阔，潜在应用范围从工业自动化到个人助理。像Figure这样的公司正朝着通用人形机器人迈进，这些机器人可以与人类互动并执行日常任务，得到了OpenAI开发的AI模型的支持。

然而，专家警告不要过度炒作当前的能力。虽然基础模型显示出显著的潜力，但将这些模型转化为可靠的、日常的机器人助手需要克服重大的技术和实际挑战。从令人印象深刻的演示到广泛部署的道路漫长且充满障碍。

结论

AI与机器人技术的结合将改变技术领域的格局，推动机器自主能力的边界。尽管需要克服许多障碍，持续的进步表明，未来机器人将在日常生活中更加集成，执行广泛的任务，并具有以前认为仅存在于科幻中的自主性和智能。

关键词： 机器人 AI

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