行业分析---端到端大模型与机器人

1 前言

        近两年端到端自动驾驶的出现，同样也推动着机器人技术的发展，这两年一批人形机器人企业，比如智元机器人，宇树科技，都开始了基于数据驱动的端到端机器人产品。

        在前面的博客中笔者大致介绍了人形机器人的一些信息，本篇博客希望从端到端自动驾驶的技术在机器人上的应用。

        《行业杂谈---人形机器人的未来》

        《机器人---人形机器人之技术方向》

        自动驾驶的早期发展过程中，借鉴了大量机器人技术的积累。这些借鉴不仅体现在传感器的使用上，还包括感知算法、规划算法、中间件等多个层面。

2 机器人

        自动驾驶系统大量依赖激光雷达、摄像头和超声波传感器（一般用于低速），这些传感器技术最初在机器人领域得到了广泛应用和成熟。机器人使用这些传感器来感知环境、避障和定位。例如，激光雷达在机器人导航中的应用可以追溯到20世纪80年代末和90年代初，麻省理工学院（MIT）和卡内基梅隆大学（CMU）的研究人员在那个时期开始将激光雷达应用于机器人系统中。2004年美国国防部举办的DARPA无人驾驶挑战赛上，激光雷达首次被应用于自动驾驶汽车。

（1）感知算法

        感知算法方面，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是机器人自主导航的核心技术之一，允许机器人在未知环境中实时构建地图并确定自身位置。自动驾驶系统借鉴SLAM技术，实现高精度地图构建和车辆定位。例如，百度的Apollo自动驾驶平台利用SLAM技术构建高精度地图，提供车辆定位和导航支持。这种技术的应用提高了自动驾驶系统在复杂城市环境中的导航能力。

（2）规控算法

        路径规划算法方面，目前广泛应用于自动驾驶行业的经典算法A和Dijkstra算法均来自于机器人行业。例如，Waymo的自动驾驶系统便用了一种改进的A算法，能够在复杂城市环境中计算出最优驾驶路径，同时避开交通拥堵和事故区域。

（3）中间件

        中间件在机器人系统中用于实现不同模块之间的数据通信和协调。自动驾驶系统借鉴这一概念，通过中间件实现各子系统的高效协同。ROS（Robot Operating System）是机器人领域的标准中间件，许多自动驾驶系统在开发初期都使用ROS进行原型设计和测试。再比如近些年比较流行的DDS，见博客《自动驾驶---基于dds/ros的通信中间件》。

3 自动驾驶

        2015年以来自动驾驶技术快速发展，叠加近几年来智能电动汽车在乘用车消费市场的渗透率跨越鸿沟，带动了自动驾驶产品真正迈向大规模应用，而这一阶段机器人行业没有出现类似的规模化应用。

        除成本因素外，机器人最大的问题是智能化、通用性不足。传统的机器人受限于算法能力，并不具备智能化的理解、交互能力。其中智能化和通用化程度最低的代表是工业机械臂，其操作基本都基于固定运动轨迹编程，每次切换应用场景和操作的产品都需要重新编程；随着机器人算法的进步，也逐渐发展出一些“清洁机器人”、“物流机器人”等细分赛道，但目前这类产品有明确的功能属性和应用场景范围，智能化和通用化程度有待提升。

        不过，机器人和自动驾驶技术的基本架构有一定通用性，自动驾驶端到端代表的数据驱动学习范式同样可以应用于机器人。端到端相比基于规则的经典算法的转变，在机器人领域的重要性甚至超过自动驾驶。

        清华大学交叉信息研究院赵行教授表示：“传统的自动驾驶技术方案很难解决机器人的问题，以感知能力为例，自动驾驶系统运行的道路环境最主要的元素是车辆、行人、车道等，在经典算法架构下以目标检测、车道线检测等任务的形式表达可以解决大部分问题；而机器人可能产生互动的环境要素过于多样，例如家用机器人可能需要与数据线等特殊几何形态物体、流体等难以简单表征的元素交互。因此传统感知和规控方案无法用于通用机器人。相比之下，数据驱动和AI是对机器人更重要的思路。”

        基于以上背景，自动驾驶端到端已经提供了一种可供参考、可量产的数据统计技术范式。自动驾驶端到端的探索不仅会从算法和模型架构上启发机器人采用数据驱动技术范式，同样也为通用机器人如何构建数据获取路径和算力等数据基建提供了参考。

4 谁的端到端

        端到端自动驾驶技术在通用机器人领域的影响，主要体现在以下几个方面：

• 数据驱动的AI方式：端到端自动驾驶技术采用的数据驱动AI方式正在逐渐跑通量产，并预计将来能够反哺通用机器人领域。这些领域同样需要通用智能，自动驾驶领域的数据驱动方法可以为机器人领域提供新的解决方案 。
• 传感器和感知算法：自动驾驶领域的很多技术，如传感器使用和感知定位算法，起源于机器人行业。这些技术在自动驾驶领域的应用和优化，可以反过来促进机器人行业的发展 。
• 规划算法和中间件：自动驾驶系统中的路径规划算法和中间件也起源于机器人行业。随着自动驾驶技术的进步，这些算法和中间件的性能得到了提升，可以更好地应用于机器人领域 。
• 硬件零部件和传感器成本：自动驾驶行业的产业化提速，硬件零部件和传感器成本的降低，实际上反哺了机器人行业，使得机器人领域的成本也得到了降低 。
• 通用智能的实现：自动驾驶和机器人是实现物理世界AI的两个最重要领域。自动驾驶行业的技术进步为机器人行业提供了可借鉴的模式，两者将继续在AI技术的发展下相互促进，共同推动物理世界AI的实现 。

        端到端架构：端到端架构有望成为自动驾驶的终极解决方案，这种架构将感知、预测、规划三个模块融为一体，从感知端输入信息，在执行端直接输出结果。这种架构的简化和高效性，可以为机器人领域的技术发展提供新的思路 。

        开源生态和仿真工具链：随着AI模型复杂度的提升，开源生态将扮演越来越重要的角色。端到端技术对传统的仿真和测试验证方法论提出了挑战，需要开发新的闭环仿真工具链，这可能需要结合生成式AI和合成数据领域的能力 。

5 相关性

        端到端自动驾驶（End-to-End Autonomous Driving）与通用机器人（General-Purpose Robots）之间存在着紧密的联系和相互影响。以下是它们之间的关系：

• 技术共通性：两者都依赖于先进的感知系统、决策算法和机器学习技术。自动驾驶车辆可以被视为一种在复杂环境中自主导航的机器人。
• 数据驱动的AI：端到端自动驾驶的发展强调了数据驱动的人工智能方法，这种方法也在通用机器人领域中得到应用，以提高机器人的自主性和适应性。
• 传感器和硬件：自动驾驶车辆和通用机器人都使用类似的传感器套件，如摄像头、激光雷达、雷达和IMU，以及用于处理这些传感器数据的计算硬件。
• 算法和软件：端到端自动驾驶算法的进步，如深度学习、强化学习和模仿学习，同样可以应用于通用机器人，以提高其在动态环境中的性能。
• 场景适应性：端到端自动驾驶技术在处理城市道路、高速公路等不同驾驶场景中的适应性，为通用机器人在多变环境中的导航和任务执行提供了参考。
• 技术挑战：两者都面临着类似的技术挑战，包括如何处理不确定性、如何在复杂环境中做出决策、如何提高系统的可靠性和安全性。
• 法规和标准：自动驾驶车辆和通用机器人都需要遵守相应的法规和标准，这些法规和标准随着技术的发展而不断演进。
• 产业应用：端到端自动驾驶技术的发展推动了自动驾驶出租车、送货机器人等应用的实现，这些应用同样可以扩展到通用机器人领域。
• 研究和开发：两个领域的研究和开发是相互促进的，自动驾驶的研究成果可以为通用机器人提供新的研究方向和技术解决方案。

        端到端自动驾驶与通用机器人之间的关系是互补和相互促进的。自动驾驶领域的技术进步为通用机器人的发展提供了新的可能性，反之亦然。随着人工智能技术的不断发展，这两个领域将继续共同推动物理世界智能化的实现。

6 总结

        总的来说，端到端自动驾驶技术的发展不仅推动了自动驾驶技术的进步，也为机器人行业带来了新的机遇和技术借鉴，两者将继续在AI技术的发展下相互促进。

        未来的人形机器人和大模型技术相辅相成，会是AI的集大成者。