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RT-2面世，機器人軟件系統再迭代！

發(fā)布時間：2024-05-21 09:38:24 瀏覽量：163次

RT-2面世，機器人軟件系統再迭代！

Google DeepMind發(fā)布了新的Robotic Transformer 2(RT-2)，這是一種視覺-語言-動作(VLA)模型，可以將知識轉化為機器人控制的通用指令。

RT-2建立在Robotic Transformer 1(RT-1)的基礎上，通過多任務演示訓練，展現出超越機器人數據的泛化能力。

RT-2以VLM為基礎，實現了對機器人的控制，通過Pathways Language and Image model (PaLI-X)和Pathways Language model Embodied (PaLM-E)的支柱。

相比之前的模型，RT-2的泛化性能大幅提高，Google DeepMind進行了大量機器人試驗并展示了優(yōu)秀的機器人策略。

多模態(tài)快速發(fā)展，更多應用場景

從VLM到VLA，主要進展在于將機器人動作指令直接作為模型token輸出，省去了VLM模型將輸出的指令翻譯成底層控制信號的步驟。

RT-2表明VLM可以轉化為強大的VLA模型，通過PaLI-X和PaLM-E帶來了高度改進的機器人策略和更好的泛化性能。

ViT模型將語言模型的transformer架構用于視覺模型，統一了CV和NLP的架構。2020年，谷歌推出Vision Transformer（ViT）模型，證明了直接將Transformer結構應用于視覺模型的成功。

產業(yè)節(jié)奏展望

機器人軟件模型算法不斷提升，有望加速提升通用機器人與行業(yè)機器人的可能性，帶動下游需求產生。

行業(yè)機器人分為工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人，將有望廣泛應用于各個行業(yè)領域。

行業(yè)機器人的發(fā)展將加速行業(yè)智能化進程，多模態(tài)GPT的快速發(fā)展助力機器人在交互、規(guī)劃、泛化和感知能力方面提升。

報告總結

火星時代教育認為機器人軟件系統迭代加速，將推動機器人應用在各個行業(yè)領域。我們期待在未來幾年內看到機器人在智能家居、通用機器人、虛擬現實等領域的應用。

風險提示

機器人技術迭代不及預期風險：若機器人技術迭代不及預期，則可能對產業(yè)鏈相關公司造成不利影響。

經濟下行超預期風險：宏觀經濟景氣度下行可能影響整個產業(yè)鏈的發(fā)展和增長。

行業(yè)競爭加劇風險：行業(yè)內競爭加劇可能會對企業(yè)增長產生威脅。

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