人形機器人決策難度更G：決策層依據感知層獲取的信息進行決策判斷，來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令。特斯拉人形機器人與FSD底層模塊打通，一定程度上算法可復用，但人形機器人需完成人類 各種動作，動作連續復雜、需頻繁的物理交互且操作因果性多，算法難度遠G于自動駕駛。
⚫ ChatGPT助力拆解任務：大語言模型擅長推斷語言條件，并利用其代碼編寫能力，拆分任務，給出運動規劃的 目標函數。
⚫ 實時反饋以便調整動作：依據感知系統的反饋，可實時調整動作規劃，并執行
| 資料獲取 | |
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
|
| 新聞資訊 | |
| == 資訊 == | |
| » 2025年保姆機器人行業發展趨勢報告-四 | |
| » 2025年機器人產業的變革與展望白皮書- | |
| » 2025養老機器人行業研究報告-市場規模 | |
| » OpenAI的軟硬件生態布局與進展-硬件 | |
| » 2025年通向AGI之路-全球人工智能展 | |
| » 中國聯通《人工智能行業安全治理白皮書（2 | |
| » 浙江省 “人工智能+建筑業”創新應用案例 | |
| » 機器人柔性關節的作用：自由度，防撞擊、防 | |
| » 柔性機器人的研究目的：科學的目的,工程的 | |
| » 兩輪機器人的運動原理:4個自由度：2個平 | |
| » 兩輪機器人的基本構造：機體，底盤和輪系 | |
| » 機器龜的結構制作材料:底盤,執行器,傳感 | |
| » 機器人的避障功能原理：接觸式傳感器觸發的 | |
| » 4足機器人的制作材料:微型減速電機,車條 | |
| » 機器人CPG（中樞模式發生器）的制作材料 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
 |
