1、决策过程不可追溯
大模型（如深度神经网络）通过海量数据隐式学习特征与逻辑，其推理过程缺乏显式的规则表达。当机器人基于此类模型做出决策时 ，人类难以追溯具体行为背后的因果链条 。例如 ，在医疗或自动驾驶场景中 ，若机器人因错误判断导致事故 ，开发者难以 定位模型内部哪一环节出现偏差，阻碍问题修复与责任界定。
2、伦理与责任归属困境
黑箱模型的行为逻辑模糊性可能引发伦理争议。若机器人在复杂场景中执行不符合人类价值观的操作（如紧急避障时优先选择 特定人群），其决策依据无法被清晰解释，将导致责任归属困难。这在法律监管、社会信任层面构成重大挑战。
3、动态环境适应性不足
机器人需应对实时变化的物理环境，但黑箱模型的行为逻辑缺乏透明性，开发者难以预测其在未知场景中的反应模式。例如， 若机器人突然出现异常行为（如避障失效），调试者无法通过模型内部状态快速诊断问题根源，导致系统优化效率低下。
4、人类信任度降低
可解释性是用户接受人机协作的关键前提。当机器人行为无法被直观理解时，人类可能因“不可控感”而拒J使用或过度干预， 削弱技术落地的实际价值。
大模型作为最爆火的人工智能概念，推动了人形机器人大脑的形成，助力人形机器人具有人的感知、交互与决策能力；对 于控制系统仍在切入中
原生机器人大模型ERA-42, 展示了与自研五指灵巧手星动XHAND1 结合后的灵巧操作能力,能够完成超过100种复杂灵巧的 操作任务,是真正的具身大模型
普渡机器人提出了 Robot-to-Everything 架构，实现万物互联，全场景的智能生态;率先完成了专用、类人形、人形三类机 器人的完整产品布局
机器人像人一样使用工具的灵巧手,是提升机器人柔性操作能力的关键部件,是柔性制造避不开的一环;灵巧手工程量占据Optimus工程量的50%,灵巧手是机器人走向“好用”的关键
欠驱动手硬件集成度高，整体系统简洁高效、体积小、质量轻，便于进行动力学分析;存在功能性不足,对于精度要求比较高的手指精巧控制无法胜任
具有完全可重复的运动轨迹,适合某些功能性和精细操作较高的场合,在工业场合， 例如组装、测量等情况下有更好的表现,没有合理的运动学分析控制时，整体的灵活性差
机器人的触感灵巧手Linker Hand具备20个主动自由度,包括柔性电子皮肤,实现精细触觉感知,构建全球最大的灵巧操作数据集,包含了大量的人手操作数据,覆盖了各 种复杂的抓取和操作任务
当人们认为机器人是有意图的代理时，他们的大脑以类似的方式处理自己和机器人的行动结果,意图归因在人机交互中起着至关重要的作用,可能包括通过言语指令等非交互性手段来调整人们对机器人意图的感知
移动机器人系统用于解决探索性化学中的三个主要问题以及根据数据决定下一步做什么,移动机器人做出与人类研究人员相同或相似的决定比人类快得多
大模型可加快人形机器人复杂任务训练速度,提升任务生成速度及缩短理解周期;1 提升人形机器人语言处理能力 2 提升人形机器人场景理解能力 3 提升人形机器人运动控制能力 4 提升人形机器人数据训练能力
NLP 大模型在语言的歧义、文化差异及多样化、情感分析困难;CV 大模型算法处理复杂；多模态大模型融合不同模态的信息并提高模型的标识能力
NLP 大模型是人工智能领域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度学习的计算机视觉模型,多模态大模型是指将文本、图像、视频、音频等多模态信息联合起来进行训练的模型
