发布时间：2024-04-02 21:28:52   来源：欧宝彩票

  工业机器人是制造业转变发展方式与经济转型的重要抓手。多模态大模型赋能工业机器人将提升工业机器人的智能化程度，加速工业机器人向具身智能方向发展，促进工业机器人产业提高产业效能，提升产业附加值；多模态大模型将拓展工业机器人应用场景，触发算力需求层级的变化。电信运营商需及时跟进参与多模态大模型赋能工业机器人的产业研究和产业支撑，推动工业机器人智能化升级，助力国家新型工业化的发展。

  多模态大模型赋能机器人大多数表现为多模态感知和多模态交互，从语音、视觉等多方面赋能工业机器人，建立和实现全流程的智能感知、智能决策和智能控制。多模态大模型赋能工业机器人的关键特征是通过多种模态的信息融合、处理不一样的数据来赋能工业机器人执行更复杂更多样化的任务。多模态大模型丰富了工业机器人的功能，拓展单一智能为融合智能，促进工业机器人完成多样性与通用性的任务，智能化应用不局限于单个要素，而是多种应用叠加和互动，工业机器人终端本身就能结合其感知到的多模态数据实现智能化决策，这正是具身智能的特征。

  多模态大模型的技术进步增加了工业机器人终端侧感知、决策、控制管理系统的智能技术的通用性，在降低软件开发门槛的同时促进工业机器人实现具身智能。具身智能是实现通用AI的重要技术能力，赋予工业机器人学习实践的能力。具身智能机器人作为终端侧高度智能化的智能体，在思维方法和行为模式方面高度拟人，可大幅度提高工业生产效率。

  多模态大模型在促进工业机器人提高产业效能方面起到了关键作用，不仅体现在工业机器人自身的功能性能和应用场景范围的拓展，更在于整个产业效能的升级。随着多模态大模型赋能工业机器人促进功能的增强和应用场景范围的扩大，产业链上的公司开始探索新的业务提供模式，例如库卡机器人公司，根据特斯拉汽车制造的具体需求，设计并开发了一款基于多模态大模型的工业机器人，这款机器人结合了深度学习、计算机视觉和高级机械臂技术，能够准确识别汽车零部件，进行精准定位，并通过机械臂实现高效的汽车零部件装配。同时该机器人还能够实时收集生产线上的数据，并通过数据分析为特斯拉提供生产流程的优化的建议。

  多模态大模型推动了工业机器人产业链的价值升级和产业市场规模扩大。传统的工业机器人产业链主要关注硬件制造和集成，而多模态大模型的应用使得产业链向更高端的价值链环节延伸。例如，通过数据分析、深度学习等技术，工业机器人能实现更智能的决策和优化，为制造业提供更高效、更精准的解决方案，这种价值链的升级提高了产业链的整体附加值，为企业创造了更多的商业机会，例如深耕机器人领域四十年的波士顿动力公司也与AI公司Levatas合作，将ChatGPT和谷歌的语音合成技术接入旗下机器狗产品Spot，推动智能机器人的商业化。

  多模态大模型使得工业机器人具备了更强的自适应能力和智能化程度，能够准确的通过不同的环境和任务需求，自动调整工作状态和策略，从而更好地适应任何复杂场景。以仓储物流为例，工业机器人需要在不同的货架间移动并准确抓取货，多模态大模型能够在一定程度上帮助机器人识别货物的种类、位置和抓取方式，并根据实时环境信息调整路径和动作，拓展应用场景，实现高效的自动化仓储管理。随着多模态大模型技术的助力，工业机器人应用场景领域正加速拓展，从工业制造领域的生产车间、流程控制、质量检验等应用场景拓展到新能源汽车、医疗手术、电力巡检等，有力支撑行业数字化转型、智能化升级。

  多模态大模型赋能工业机器人触发了算力需求层级的变化，这种变化要求在算力资源的配置、管理、调度等方面做出相应的调整和优化，以适应新的应用场景和需求。在多模态大模型的驱动下，工业机器人应该要依据不同任务的需求动态地分配算力资源。例如，在进行图像识别时，机器人在大多数情况下要更多的GPU算力；而在进行自然语言处理时，则需要更加多的CPU算力。随着算力需求层级的变化，对算力平台的管理也提出了更高的要求，智能化管理能够最终靠算法和模型来优化算力资源的分配和使用，提高系统的效率和稳定能力。例如，通过预测机器人的任务需求和算力使用情况，能提前进行资源的调度和准备；通过监控和分析系统的运作时的状态，可及时有效地发现并解决潜在的问题。算力平台需要能够智能地调度和管理各种算力资源，确保它们能够被高效、合理地利用。

  多模态大模型技术的发展，促进工业机器人产业持续进行技术创新，促进了人工智能新技术和工业机器人产品的研发，不断的提高机器人的智能化。产业界提出了具身智能和人形机器人是提升工业机器人智能化水平需要研发的技术和产品形态，技术和产品处于研发和优化之中。电信运营商作为科技型创新企业要加强与机器人企业加强研发技术合作。电信运营商可以建立一个开放的技术创新平台，吸引更加多的开发者、创新企业和研究机构参与多模态大模型与工业机器人新技术和新产品的研发和应用。通过这一个平台，与别的行业的企业和研究机构共同研发和推广智能机器人技术，促进技术创新、成果转化和商业模式创新，推动整个产业链的持续发展。

  随着多模态大模型在工业机器人中的应用，算力的需求层级发生明显的变化，这要求电信运营商优化基础设施建设，提升网络带宽和数据处理能力，以满足工业机器人在实时数据处理、模型训练等方面的不一样的需求。比如为实现具身智能，人形机器人搭载的大模型往往有千亿级别的参数量，在此过程中模型的训练与推理要消耗大量的算力，因此人形机器人厂商需要筹备超算平台以支持具身智能系统的训练和推理。不同的工业机器人应用场景对算力的需求各不相同，电信运营商要为工业机器人公司可以提供定制化服务，满足特定的算力需求。

  对于工业机器人智能化决策的业务处理过程中，电信运营商能够最终靠结合边缘计算和云计算，将部分计算任务放在边缘侧处理，在边缘设备上运行AI算法，使智能设备能够在没有访问云的情况下对输入做出快速反应，边缘AI和云计算协同工作，实现优势互补，提高处理效率，助力提升工业机器人产业的业务提供效能。边缘AI能处理实时性要求高的端侧任务，实时处理来自机器人的传感器数据，执行初步的数据分析和预处理，云计算则能够直接进行更复杂的模型训练和数据分析。电信运营商需要对网络来优化和升级，包括提高网络带宽、降低传输延迟、优化网络协议等，支持工业机器人端侧的边缘计算和云计算之间的数据传输和协同工作，以确保数据传输的稳定性和高效性。

  通过融合边缘计算与云计算并合理分配计算任务，电信运营商可以显著提高数据存储和处理效率，为多模态大模型赋能工业机器人的应用提供更好的支持。有助于提升电信运营商的服务的品质，助力提升工业机器人产业的业务提供效能。

  电信运营商可以联合工业机器人产业链包括制造商、技术提供商、研究机构和高校等，共同构建多模态大模型与工业机器人领域的产业生态联盟，促进技术交流和资源共享，加速多模态大模型在工业机器人领域的应用和发展。电信运营商可以探索与别的行业的跨界合作，将多模态大模型与工业机器人技术应用于医疗、物流、农业等领域，共同开发新的应用场景和商业模式，为电信运营商带来多元化的收入来源。在应用拓展方面，电信运营商应该要依据政策的导向和市场需求，积极主动对接制造业、AI产业，提供定制化的技术和产品解决方案，推动工业机器人智能化升级。积极寻求与各行业领先企业合作，协同拓展多模态大模型赋能工业机器人的应用场景。

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