对象模型与LLM融合：人形机器人的智能革命与产业化路径

 

一、技术融合的核心突破：从感知物理到理解语义

 

1. 动态环境的语义化理解

传统机器人依赖预设对象库（如YOLO识别单个物体），难以理解场景的抽象关联（如“客厅休息区”=沙发+地毯+灯具的功能集合）。LLM的常识推理能力可注入对象模型，实现：

 

- 场景语义解析：将“收拾书房”分解为“整理书架→擦拭书桌→归置文具”的动作链

- 动态属性生成：识别“玻璃杯”时自动关联“易碎”属性，驱动机械臂调整抓取力度（如压力传感器阈值降低30%）

 

案例：服务机器人接收到“给阳台的多肉浇水”指令时：

 

1. LLM解析指令中的对象关联（“多肉”需匹配“花盆位置”“浇水量”）

2. 对象模型调用环境地图，定位阳台多肉的物理坐标与土壤湿度传感器数据

3. 生成复合动作：“避开晾晒衣物→调取0.5L喷壶→以45°角喷淋”

 

2. 零样本任务的泛化执行能力

通过LLM将自然语言指令分解为原子动作，结合对象模型的实时匹配，实现无预编程任务处理：

 

def task_coordination(instruction):

    # LLM拆解任务逻辑

    action_steps = llm.generate("目标分解：找到充电器→插入插座→给手机充电")

    for step in action_steps:

        # 对象模型绑定物理实体（如“充电器”匹配Type-C接口特征）<