标签： 具身智能

揭秘谷歌PaLM-E：多模态具身智能如何突破机器人自主操作极限？

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在机器人技术发展的关键转折点上，多模态具身智能系统正重新定义自主操作的边界。谷歌研究院推出的PaLM-E模型，通过融合语言、视觉与物理控制三大核心模块，构建了当前最接近通用智能体的机器人操作框架。本文将深入解析其技术实现路径，揭示其突破传统机器人控制范式的创新设计。 ...

具身智能突破界限：揭秘RT-2如何重塑机器人认知边界

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在机器人技术发展历程中，突破物理世界的认知与行动鸿沟始终是核心挑战。某国际实验室近期发布的RT-2系统，通过将视觉-语言模型的泛化能力与机器人运动控制深度融合，实现了从"感知智能"到"具身智能"的跨越式进化。这项突破不仅重新定义了机器人的学习范式，更在工业自动化、家庭服务、特种作业等领域开辟了全新可

具身智能重大突破：解密Figure 01机器人全链条操作背后的核心技术

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在机器人领域，具身智能（Embodied AI）的实践化进程始终面临感知-决策-执行链条断裂的难题。近期Figure 01机器人演示的完整操作流程，首次实现了从视觉识别、环境理解到精细动作执行的无缝衔接。本文将深入剖析支撑这一突破的四大核心技术体系，揭示具身智能系统落地的关键路径。 ...

具身智能颠覆性突破：解密PaLM-E多模态任务协同引擎的设计密码

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在具身智能领域实现跨模态任务协同始终面临三大技术壁垒：异质数据表征对齐困难、动态环境建模复杂度高、实时决策系统延迟不可控。2023年公布的PaLM-E技术方案通过架构级创新突破这些限制，其核心在于构建了可扩展的神经符号系统（Neural-Symbolic...

具身智能颠覆性革命：解析VoxPoser如何突破零样本操控技术壁垒

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在机器人技术领域，零样本学习能力被视为具身智能的"圣杯"。传统机器人控制系统需要针对每个任务进行大量示教和参数调整，这种基于预编程的范式严重制约了机器人在开放环境中的适应能力。近期突破性的VoxPoser框架通过创新性技术路径，成功实现了零样本下的复杂任务执行能力，其核心在于构建了三维体素空间与语言

VLA模型如何重塑具身智能的物理世界认知体系？解码感知-推理-执行闭环技术

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在具身智能领域，物理世界理解长期存在"符号落地难题"——传统AI系统虽能处理海量数据，却难以建立对三维空间的具象认知。最新突破的视觉-语言-动作（Visual-Language-Action，VLA）模型通过重构多模态认知框架，在机器人自主导航、工业分拣等场景中实现了92.3%的任务成功率，标志着具