具身智能都有哪些技术栈?

前十年自动驾驶,后十年具身只能,一位资深自动驾驶从业者这样和我们说。

具身智能是什么?

具身智能广义上是指具有物理身体的智能体,能够与环境进行互动,感知周围世界,自主学习、决策并执行任务。说到这里,像人形机器人、四足机器人、机械臂系统、自动驾驶系统算广义上的具身智能,能够感知周围环境并作出反应或执行。GPT这类大模型从狭义上理解,当然也可以算。如果再来看工业界的产品落地,扫地机也是,只是没有那么智能罢了!

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无论是特斯拉的擎天柱,抑或波士顿动力的大狗or大牛,都在解决一个事情,那就是通用人工智能。行业期望双足机器人能够类人工作劳动,比如产线机器人、陪伴机器人、服务机器人等;期望多足机器人能够完成搬运、巡检、救援等工作,将人类从无趣或危险的场景中解救出来,减少人力成本。

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为什么具身智能开始备受青睐?

依托于AI技术的快速发展,以及各类芯片的算力提升。硬件、数据和算法相比于之前纯机器人时代已经有着大幅度提升,更多智能的技术可以快速应用到具身领域,比如自动驾驶领域的端到端、感知、规划等,大模型技术、SLAM这类建图定位、位姿估计、机械臂动力学等等。

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如何将多类领先的技术和物理实体结合,是很多顶尖科研机构和机器人AI公司一直在突破的。国外有波士顿动力、特斯拉擎天柱这类具有代表性的四足和人形机器人;国内像宇树科技、云深处、智元机器人、还有各大厂的机器人实验室都在不断攻克难关,期望能够推动社会的生产变革。

软件算法与硬件都具备较高的感知和实时能力,资本自然也非常看好,可以说具身的市场绝不亚于那时的自动驾驶,相关的融资事件与岗位招募逐渐拉升,前景满满,也促使了相当多的从业者转向具身智能。

具身智能知识星球

我们最新维护的社区来啦!具身智能之心知识星球是国内首个具身智能开发者社区,创建的出发点是给大家提供一个具身相关的技术交流平台。星球内部主要关注具身智能相关的数据集、开源项目、 具身仿真平台、大模型、视觉语言模型、强化学习、具身智能感知定位、机器臂抓取、姿态估计、策略 学习、轮式+机械臂、双足机器人、四足机器人、大模型部署、端到端、规划控制等方向。也欢迎大家关注我们具身智能之心公众号,日常分享最新技术进展与行业干货。

星球内部汇总了近40+开源项目、近60+具身智能相关数据集、行业主流具身仿真平台、强化学习全栈学习路线、具身智能感知学习路线、具身智能交互学习路线、视觉语言导航学习路线、触觉感知学习路线、多模态大模型学理解学习路线、多模态大模型学生成学习路线、大模型与机器人应用、机械臂抓取位姿估计学习路线、机械臂的策略学习路线、双足与四足机器人开源方案、具身智能与大模型部署等方向,涉及当前具身所有主流方向。

为了促进行业的发展,我们前期希望更多优秀的人加入我们。

加入星球有哪些福利?

  • 第一时间掌握具身智能相关的学术进展、工业落地应用;

  • 和行业大佬一起交流工作与求职相关的问题;

  • 优良的学习交流环境,能结识更多同行业的伙伴;

  • 具身智能相关工作岗位推荐,第一时间对接企业;

  • 行业机会挖掘,投资与项目对接

星球内容一览

0)具身智能公司

星球内部为大家汇总了各类国内外各类具身相关机器人公司,涉及教育、宠物、工业、救援、物流、交互、医疗等方向。9bae4bfe3d53b46666e8e9741fd90c77.png

1)开源项目汇总

星球内部针对机器人仿真项目、机器人抓取、机器人控制、具身交互、具身感知等多个领域的开源项目进行了汇总,助力快速上手。

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2)具身智能数据集

针对具身感知、触觉感知、导航、问答、大模型、视觉语言模型、端到端、机械臂抓取、控制规划多个领域的开源数据集进行了汇总,再也不用担心找不到可用的数据集了。

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3)具身智能仿真平台汇总

星球内部针对通用机器人仿真平台和真实场景仿真平台进行了汇总,机器人仿真这里全都有!

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4)强化学习路线汇总

我们为大家汇总了基于LLM的强化学习、可解释强化学习、深度强化学习主流方案,一览各个子领域的应用训练。

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5)具身智能感知学习路线

内部针对主动视觉感知、3D视觉感知定位、视觉语言导航、触觉感知等多个任务进行了汇总,具身感知路线,一网打尽。

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6)具身智能交互

星球内部为大家汇总了具身智能与环境交互相关工作,涉及抓取、检测、视觉语言模型、具身问答、gaussian splatting等多块内容。

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7)视觉语言导航

针对视觉语言导航、规划等多个应用内容,星球内部进行了详细的汇总,关注自动驾驶与机器人应用。

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8)触觉感知

我们汇总了触觉感知最新综述、传感器应用、多模态算法集成、数据集等多项内容,让大家对这一前沿应用有着深刻了解。

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9)多模态大模型理解

星球内部汇总了大量多模态大模型理解相关内容,  包括但不限于Image+Text到Text、 Video+Text到Text、 Audio+Text到Text、 3D+Text到Text、Many到Text等。

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10)多模态大模型生成

除了多模态大模型理解,星球内部也汇总了大量多模态大模型生成相关内容,包括Image+Text到Image+Text、Video+Text到Video+Text、 Audio/Speech+Text到Audio/Speech+Text、Many到Image+Text、Many到Many等。

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11)视觉-语言-动作

内部为大家汇总了主流的VLA模型相关内容,一览最新视觉-语言-动作相关进展。

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12)大模型微调与量化推理

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13)大模型部署相关

针对大模型部署框架、大模型轻量化方法等进行了汇总,助力落地。

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14)机械臂抓取

针对机械臂抓取、任务数据表示、位姿估计、策略学习多个部分展开了汇总。

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15)双足与四足机器人

星球内部对开源的双足与四足机器人项目、仿真、源码、硬件等部分进行了详细的汇总,助力从零搭建你的机器人。

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扫码加入

欢迎加入具身智能之心知识星球,平均每天不到5毛钱,国内首个具身智能交流社区,这里将承担未来5-10年的技术输出与行业关注。

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AI产品经理在智能客服系统开发中扮演着至关重要的角色,他们不仅是产品策略的制定者和执行者,更是技术与业务之间的桥梁。一个成功的AI产品经理需要能够理解并运用机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,以确保产品的智能化水平和用户满意度。在技术栈的选择上,他们必须考虑项目的具体需求、预算、团队的技术能力和长期发展规划。以下是一些关键的技术知识点和选择技术栈的考虑因素: 参考资源链接:[AI产品经理:从互联网到人工智能的转型与挑战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1oye8srffi?spm=1055.2569.3001.10343) - 1. **需求分析和规划**:AI产品经理首先需要明确智能客服系统的业务目标,分析用户需求,规划产品功能和交互流程。 - 2. **自然语言处理(NLP)**:智能客服系统的核心是理解用户意图和处理自然语言。产品经理需要了解NLP的基本原理,包括语义理解、实体识别、意图识别等,并选择支持这些功能的工具和服务。 - 3. **机器学习和深度学习**:为了提高智能客服的准确性和效率,产品经理需要选择合适的数据处理和模型训练框架,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。 - 4. **对话管理**:对话系统需要管理对话流程,这涉及到对话状态跟踪、对话策略、对话管理平台等。产品经理需要对这些技术有所了解,并根据项目需求选择合适的技术方案。 - 5. **云计算服务**:智能客服系统通常部署在云平台上,产品经理需要考虑云服务的计算资源、稳定性、安全性以及成本效益,选择如AWS、Azure或阿里云等云服务提供商。 - 6. **API集成和微服务架构**:为了提高系统的可维护性和扩展性,产品经理可能需要选择支持微服务架构的API集成方案,以便于与第三方服务如支付、物流等进行集成。 在选择技术栈时,AI产品经理应当从多个角度评估,包括技术的成熟度、社区支持、文档完备性、兼容性和扩展性。同时,还需要考虑团队的技术背景和学习曲线,以及技术的商业价值和市场趋势。为了更好地理解和评估这些技术,推荐阅读《AI产品经理:从互联网到人工智能的转型与挑战》,这本书将为你提供深入了解AI产品经理角色所需的理论基础和实践经验。 参考资源链接:[AI产品经理:从互联网到人工智能的转型与挑战](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/1oye8srffi?spm=1055.2569.3001.10343)
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