DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道！

最新推荐文章于 2025-12-15 14:55:38 发布
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#重构 #机器人 #大数据 #人工智能 #科技 #自动驾驶

中国人工智能公司DeepSeek（深度求索）以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世，火遍并震撼全球科技圈；DeepSeek展现出来的核心竞争力，除了低成本及推理能力，更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型；而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。

2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇，并有望重构行业的竞争格局。

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目前人形机器人第一股[优必选科技]已官宣：公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性；国内人形机器人企业[宇树科技]也被传已与DeepSeek达成深度合作；以及目前终止与OpenAI合作的人形机器人独角兽公司[Figure AI]被传极有可能是基于 DeepSeek-R1 开发自家机器人大模型。

从小编视角来看，【Figure AI】摆脱科技大厂OpenAI通用大模型赋能，率先扛起人形机器人本体公司自研机器人大模型大旗，绝对是明智之举。

小编已经多次提到：人工智能和大模型技术突破性发展催生了本身具身智能浪潮，大模型决定了人形机器人泛化能力，是现阶段人形机器人商业化核心壁垒。小编往期文章有详细介绍人形机器人企业自研机器人大模型重要性：

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Robot251
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2025全球人形机器人赛道深度分析！
强化学习曾小健
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原创 搬砖小猎2025年02月26日 13:56山东，后添加（）微信，备注“称呼+所在公司+职位”或者“已加入星球”（非备注，不添加）；若有侵权、改稿请联系编辑运营（微信：li_sir_2020），若转载请注明出处；
具身智能与人形机器人：技术革命重塑未来
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        2025年，具身智能（Embodied AI）首次被写入，标志着这一技术正式成为国家战略级未来产业的核心方向。具身智能的核心在于赋予人工智能“物理身体”，使其通过多模态感知、实时决策和环境交互，实现从虚拟智能向实体智能的跨越。         作为具身智能的理想载体，人形机器人正在全球范围内迎来爆发式落地——从工厂车间到救援现场，从马拉松赛道到家庭客厅，一场“碳硅共生”的文明图景正加速展开。
一篇文章讲明白Deepseek丨附带使用DeepSeek必备技巧
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以上内容，希望能对你了解和使用Deepseek有所帮助，。对了。如果你有遇到Deepseek崩溃没办法用的情况，可以试试以下几种方法。一、使用纳米AIapp体验360保驾护航，开设了高速线路。二、部署本地版，部署本地版硬件要求高（4090显卡仅支持32b模型）- 满血版需671b参数，个人电脑无法运行- 低配版7b模型效果欠佳，可以尝试华为云昇腾服务支持。
DeepSeek正重构人形机器人和具身大模型赛道！
Robot251的博客
02-13 1679
Deepseek团队的开源策略，有望在“大脑”层面降低行业门槛，推动更多的力量向更底层的运控集中；目前，在主流的具身智能大模型中，普遍采用VLM(视觉语言大模型)作为骨干，承担“task planning”的任务，即所谓的“大脑”；2024年1月20日，公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1，在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩OpenAI于2024年12月发布的ol正式版模型为具身智能领域带来了新的技术思路和发展机遇，并有望重构行业的竞争格局。
深度解析DeepSeek集成智能机器人：技术革新与实战指南
02-27 1227
例如，当用户发出模糊指令“我够不到那个鞋子”时，DeepSeek结合摄像头数据和环境上下文，自动推导出“机械臂抓取高处物品”的操作路径。传统机器人依赖预设规则，而DeepSeek通过SLAM（同步定位与地图构建）技术实时更新环境地图，并结合传感器数据（如灰尘密度、障碍物类型）动态调整策略。例如，在清洁场景中，机器人可识别地面污染指数，自主切换“局部深度清洁”或“全域覆盖”模式。2025年初，DeepSeek以其创新的多模态大模型和“深度思考”能力，迅速成为AI领域的技术标杆。
从 DeepSeek 到宇树机器狗：中国技术的全球突破
weixin_48191864的博客
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自回归版π0-FAST——打造高效Tokenizer：比扩散π0的训练速度快5倍但效果相当(含π0-FAST源码剖析)
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基于DeepSeek-R1，「优必选」推出全球首个人形机器人多模态推理大模型，实现“群体智能”
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其中其自研多模态大模型是基于DeepSeek-R1深度推理技术，借助其强大的数据处理和智能决策能力，让人形机器人具备类似人类常识的推理能力，支持多台人形机器人之间复杂任务的高效拆解、调度与协同；2025年2月6日，人形机器人第一股[优必选科技]官宣：公司正在验证DeepSeek技术在人形机器人应用场景中的有效性，包括多模态人机交互、复杂环境下的指令理解、以及工业场景中的任务分解与规划等，希望借助推理大模型的深度思考能力，破解复杂任务的挑战，使人形机器人更接近人类的思维方式和行为表现。
2025全球人形机器人领域深度报告：人形机器人、具身智能技术、商业化壁垒、产业链公司及投资分析
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<think>嗯，用户想了解Adams人形机器人模型相关的IT技术资料。首先，我需要确认Adams是什么。根据引用[1]，Adams是MSC公司的一款多体动力学仿真软件，常用于机械系统分析。而用户提到的“人形机器人模型”可能涉及关节、运动控制等模块。 接下来，用户可能需要知道如何在Adams中建立人形机器人模型。引用[1]中的代码示例显示设置模型参数的部分，例如`Model robot_model = new Model("Robot_Model");`，这可能对应Adams中的API或脚本操作。需要说明建模步骤，包括骨骼结构、关节约束、驱动器和控制系统的集成。 然后，用户可能关心仿真流程，比如如何设置输入输出，如引用中的`robot_model.SetInput(control_model.GetOutput());`，这部分涉及控制模型与动力学模型的耦合，需要解释数据交互机制。 另外，引用[2]提到仿真工具在具身智能时代的重构，可能用户对Adams在AI整合或新兴技术中的应用感兴趣。需要介绍Adams与机器学习、虚拟现实的结合，以及如何利用仿真数据进行优化。 还要考虑用户可能的实际需求，比如资源获取途径。例如官方文档、技术案例库、API手册等，这些都是关键的技术资料。同时，社区论坛和培训课程也是重要资源，可以推荐。 最后，生成相关问题时要覆盖建模步骤、控制集成、仿真优化、AI应用和资源获取等方面，确保用户能全面了解Adams在人形机器人中的应用。</think>关于Adams人形机器人模型的技术资料，以下是基于MSC Adams仿真平台的关键信息整理： ### 一、Adams人形机器人建模基础 1. **骨骼结构建模** Adams支持通过$rigid\_body$模块定义人体骨骼的几何参数和惯性属性，例如： $$m = \int_{V} \rho(x,y,z)dV$$ 其中质量分布需符合生物力学特性[^1] 2. **关节约束系统** 采用$revolute\_joint$定义人体28个主要关节，髋关节需设置6自由度约束： ```python hip_joint = RevoluteJoint( body1=pelvis, body2=femur, rotation_limits=(-30°,120°) ) ``` ### 二、控制模型集成 1. **神经肌肉控制接口** 通过Adams/Controls模块实现MATLAB/Simulink的实时数据交互，如引用中所示： ```c++ robot_model.SetInput(control_model.GetOutput()); // 控制信号注入动力学模型 ``` 2. **步态生成算法** 采用零力矩点（ZMP）稳定性判据： $$ZMP = \frac{\sum m_i(x_i(g+\ddot{z}_i)-z_i\ddot{x}_i)}{\sum m_i(g+\ddot{z}_i)}$$ ### 三、仿真优化技术 1. **参数灵敏度分析** 使用Adams/Insight模块进行质量分布参数扫描： ```matlab for m=40:60 set_param('leg_segment','mass',m); run_simulation(); end ``` 2. **数字孪生构建** 通过Adams/View的$FMI$接口实现与物理样机的实时数据同步[^2] ### 四、技术资料获取 1. **官方资源** - MSC Learning Hub在线课程《Humanoid Modeling with Adams》 - 技术文档《Adams/Control Application for Bipedal Robots》 2. **工程案例** Toyota仿人机器人HSR的Adams模型参数库（需企业授权）
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