大模型需具备自主可靠决策/多模态感知/实时精准运控+泛化/涌现能力机器人大模型的最终目标是提高人形机器人在不同场景和任务下执行的成功率。
大模型需具备自主可靠决策/多模态感知/实时精准运控+泛化/涌现能力机器人大模型的最终目标是提高人形机器人在不同场景和任务下执行的成功率。对于限定的应用场景和任务，从决策层、感知层和执行层三个角度出发，大模型需要具备自主可靠决策能力、多模态感知能力和实时精准运控能力；为了拓展到多样复杂的应用场景和任务，大模型还需要具备泛化能力和涌现能力。目前大模型不断迭代，已出现包含多种能力的“全能选手”，但仍存在感知模态不足、实时性差和泛化能力弱等问题。未来需要不断优化训练模型结构、训练方法和数据集，将多模态感知信息纳入模型，同时提高控制指令的生成速度和大模型的泛化和涌现能力。
