人形機器人的“大腦”是指基于人工智能大模型的機器人控制系統，用于實現機器人的 感知、決策、學習和控制等功能。2023 年，隨著人工智能大模型技術的快速迭代，為人形機 器人的產業落地提供了重要的技術支撐。在人-機-環境交互方面，大模型可以接受視覺、語言、觸覺等多種信息輸入，提升交互能力。人工智能大模型是實現G度智能化人形機器人的 關鍵技術之一。

目前常見的人工智能大模型有 NLP（Natural Language Processing，自然語言處理） 大模型、CV（Computer Vision，計算機視覺）大模型和多模態大模型等。

1、NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）大模型

NLP 大模型是人工智能L域的重要研究方向,融合了語言學、計算機科學、機器學習、 數學、認知心理學等多個學科L域的知識。自然語言處理包含自然語言理解和自然語言生成 兩個方面，常見任務包括文本分類、結構分析、語義分析、知識圖譜、信息提取、情感計算、 文本生成、自動文摘、機器翻譯、對話系統、信息檢索和自動問答等。研究內容覆蓋的粒度 包括字、詞、短語、句子、段落和篇章等多種層次。由于語言的復雜性，G精度、G魯棒、 可解釋的通用自然語言處理系統目前還沒有成熟解決方案，仍需進行長期研究。

2、CV（Computer Vision，計算機視覺）大模型

CV（Computer Vision，計算機視覺）大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型，通 常用于圖像識別、目標檢測、人臉識別、圖像分割等計算機視覺任務。計算機視覺作為人工 智能和深度學習的子L域，目前主要以深度卷積神經網絡（CNN）和 Transformer 為支撐， 針對各個應用場景開發優化類人視覺功能，例如廠商利用圖像識別、圖像和視頻搜索、視頻 合成等技術應用于汽車交通、媒體標簽等常用場景。

3、多模態大模型

多模態大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態信息聯合起來進行訓練的模型。 這種模型可以處理和分析多種類型的數據，例如文本、圖像、視頻和音頻，從而更多面地理 解和利用各種信息。多模態大模型的訓練通常采用深度學習技術，通過對大量多模態數據進 行學習，模型能夠從數據中提取出更豐富、更復雜的信息。多模態大模型在許多L域都有應 用，例如自然語言處理、計算機視覺、音頻處理等。