Deepoc：为具身多模态大型模型开发基础模型

具身多模态模型技术体系与演进逻辑解析：对中小机器人配套的有又一选择

Deepoc大型模型在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）及深度学习领域的突破，为具身多模态模型（Embodied Multimodal Models, EMLM）的技术落地铺平了道路。这类系统通过视觉、语言、音频、触觉等多维度信息的融合，构建了与物理世界自然交互的智能体，其发展历程体现了从单一模态突破到跨模态系统协同的技术跃迁。

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一、具身代理：智能载体的形态演进

具身代理（Embodied Agents）作为EMLM的物理与虚拟载体，其设计紧密围绕任务需求与环境适配性展开，形成三大核心形态：

1. 机器人代理：物理世界的执行终端

机器人是具身AI算法的核心落地载体，其形态多样性决定了任务适配能力：

• ​​工业级固定基座机器人​​（如机械臂）凭借高精度控制能力，主导自动化产线的拾取放置任务；
• ​​移动机器人​​（轮式/四足/人形）通过动态导航系统适应复杂地形，机器人的平衡控制与的跨地形移动即为例证；
• ​​特种机器人​​（软体/协作型）突破传统结构限制，前者通过柔性材料实现安全交互（如医疗康复辅助），后者通过多机协作完成大型装配任务。

• 自动驾驶代理：动态场景的智能决策单元

  自动驾驶汽车（AV）作为典型具身代理，需实时处理多模态感知输入（视觉图像、激光雷达点云、语音指令），并完成从环境感知到决策执行的闭环：

• ​​环境感知层​​：通过视觉Transformer（ViT）识别交通标志、行人目标；
• ​​规划决策层​​：基于时空图神经网络（ST-GNN）生成轨迹，并通过交互模型解析人类指令（如“避开前方施工路段”）；
• ​​人机交互层