迎宾服务机器人的大脑发展方向：智能化和自主化发展

当前，迎宾服务机器人“大脑”刚刚具备初阶人类脑力，仅能完成人的 部分工作，无法形成人类大脑全能力闭环。同时，其情感表现属于模拟层面，不具备情感理解能力。基于大模型的“大脑”技术发展主要受限于数据和训练平台。数据方面，由于真实数据采集难度大，仿真数 据保真度和规模有限，较难形成“数据飞轮”效应。平台方面，“大脑” 的研究涉及数据采集、模型开发部署和仿真环境测试的整个流水线链 路，需要强大的通用计算平台提供大规模计算支撑和通用服务能力。 迎宾服务机器人作为人工智能的前沿应用领域，其发展速度令人瞩目。然 而，要实现真正的智能化和自主化，现有的大模型仍需在多个方面重点发力。

一是在感知模态维度方面形成突破。当前的迎宾服务机器人大模型主要依赖于视觉或语音感知，这种单一的感知模态在处理复杂环境时显得力不从心。例如，在嘈杂的环境中，仅凭视觉信息，机器人可能难 以准确识别和响应。为了克服这一局限，未来的大模型需要整合视觉、 听觉、触觉等多种感知模态。多模态感知能够提供更丰富的环境信息， 使机器人在复杂场景中做出更准确的决策。例如，结合听觉和触觉信息，机器人可以更好地理解人类的指令和情感状态。

二是在指令生成速度与复杂性方面形成突破。现有的大模型在生 成指令时速度较慢，且生成的结果往往过于简单。这在需要快速反应 的场景如紧急救援或复杂操作任务中，可能导致机器人无法及时作出 正确响应。目前主流机器人大模型偏向于任务理解和拆分，对于机器 人运动控制的涉及较少，只是用预设的端到端的训练方式生成了简单 且离散分布的机械臂末端位置和底盘移动指令，未渗透到连续路径和 轨迹规划等更偏机器人领域的内容。

三是在泛化能力提升与模型架构优化方面形成突破。泛化能力是 大模型在新环境和新任务中表现的关键。当前的模型在泛化能力上仍 有待提高，尤其是在面对未知环境和任务时，模型的表现往往不尽人 意。为了提高泛化能力，未来的大模型需要在架构、训练方法和数据 集方面进行创新。例如，通过引入元学习、迁移学习等技术，可以使 模型更好地适应新任务。同时，构建更多样化的数据集，也有助于模 型学习到更广泛的知识。