从传统需求到智能实体芯片爆发，芯片需求有哪些转变？

具身智能实体的名称、功能和简介：

智体名称	功能	简介
达芬奇手术机器人系统	辅助医生进行精细化手术	集成3D立体视觉技术和手术安全机制，提高手术精度和安全性。
ReWalk 外骨骼辅助行走机器人	提供个性化的康复训练计划	通过增强学习技术自适应用户身体结构，帮助脊髓损伤患者恢复行走能力。
PETRA 健康筛查机器人	进行健康筛查	通过人性化界面设计和感官设计，提升疾病早期诊断意识。
Fanuc 机器人	自主执行任务和动态路径调整	利用大型语言模型和具身动作记忆模块快速适应任务。
GummiArm 软体机器人臂	提供研究平台，提高人机交互安全度	模仿人体肌肉控制的关节驱动方式和创新软体结构。
DEXBOT 建筑机器人框架	加强人机合作，实现自主纠正错误决策	通过混合现实和触觉控制技术，安装实时监控和碰撞避免系统。
Waymo 无人车乘客交互系统	提供解释性信息辅助理解决策	通过车内屏幕卡通可视化行驶增强乘客环境认知。
Ges-THOR 基于手势的交互学习框架	实现不依赖自然语言的直观控制	使用手势作为通信接口，通过多模态目标联合理解推断语义。
V2X-Lead 激光雷达导航	提高复杂场景适应能力	通过深度强化学习算法，集成V2X通信技术，优化人车交互体验。
AToM-Bot 机器人	提升情感陪伴的养老体验	基于情感推理技术深入理解情感需求，主动识别并执行任务。
Mobile ALOHA 谷歌家务机器人	执行复杂交互任务	通过社区自主学习能力不断提升自身性能，执行家务任务。
ADAM 机器人伴侣	模仿学习任务，环境感知自动导航	在用户指导示范后模仿学习任务，具备与其他家庭智能平台协作的能力。

这些具身智能实体展示了人工智能在不同领域的应用潜力，从医疗到制造，再到交通和养老，它们都在以不同的方式改善我们的生活。

从芯片产品经理的角度分析，以下是基于链接中提到的具身智能实体对芯片功能和性能的需求：

智体名称	芯片功能需求	芯片性能需求
达芬奇手术机器人系统	- 高精度的图像处理能力<br> - 实时数据处理和分析<br> - 高速数据传输接口	- 低延迟<br> - 高可靠性<br> - 强大的并行处理能力
ReWalk 外骨骼辅助行走机器人	- 增强学习算法支持<br> - 运动控制和步态分析<br> - 传感器数据处理	- 低功耗<br> - 高适应性<br> - 实时响应能力
PETRA 健康筛查机器人	- 自然语言处理<br> - 传感器数据融合<br> - 用户交互界面	- 高效的数据处理<br> - 良好的用户交互体验
Fanuc 机器人	- 大型语言模型（LLMs）支持<br> - 多模态数据处理<br> - 动态路径规划	- 高速计算能力<br> - 强大的并行处理能力<br> - 低功耗
GummiArm 软体机器人臂	- 精确的运动控制<br> - 传感器数据融合<br> - 安全监控系统	- 高精度控制<br> - 低延迟<br> - 高可靠性
DEXBOT 建筑机器人框架	- 混合现实处理<br> - 触觉控制技术<br> - 强化学习	- 高速数据处理<br> - 强大的并行处理能力<br> - 高适应性
Waymo 无人车乘客交互系统	- 可视化处理<br> - 乘客识别技术<br> - 决策支持系统	- 高效的数据处理<br> - 低延迟<br> - 高可靠性
Ges-THOR 基于手势的交互学习框架	- 手势识别<br> - 多模态数据理解<br> - 强化学习模型	- 高速数据处理<br> - 低延迟<br> - 高适应性
V2X-Lead 激光雷达导航	- 深度强化学习算法<br> - V2X通信技术<br> - 复杂场景适应	- 高速计算能力<br> - 高精度控制<br> - 强大的并行处理能力
AToM-Bot 机器人	- 情感推理技术<br> - 自然语言处理<br> - 环境感知	- 高效的数据处理<br> - 低延迟<br> - 高适应性
Mobile ALOHA 谷歌家务机器人	- 社区自主学习能力<br> - 复杂任务处理<br> - 精细动作控制	- 高速计算能力<br> - 低功耗<br> - 高适应性
ADAM 机器人伴侣	- 模仿学习能力<br> - 环境感知<br> - 智能平台协作	- 高效的数据处理<br> - 低延迟<br> - 高可靠性

这些需求反映了具身智能实体在实际应用中对芯片的高性能计算、多模态数据处理、实时响应、低功耗和高可靠性的需求。随着技术的不断进步，这些需求将推动芯片设计和制造技术的创新和发展。

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