xinxiyinhe的博客

以下均为个人观点，仅供参考，如有雷同，纯属巧合。大模型在机器人领域的应用正从实验室快速走向产业落地，其通过自然语言理解、多模态感知、任务规划等能力的突破，显著提升了机器人的智能化水平和应用场景的广度。

在特斯拉“鬼探头”测试中，该系统对比传统CNN模型，行人轨迹预测误差减少42%，尤其在恶劣天气下（如团雾），多模态大模型通过跨传感器特征互补，将漏检率控制在0.1%以下。更关键的是，大模型能够捕捉传统算法忽略的隐性特征（如路面材质变化对制动距离的影响），为模型训练注入更高维度的信息。针对车端算力限制，黑芝麻智能提出“动态神经架构搜索”方案：云端训练万亿参数基础模型，车端根据硬件配置自动裁剪出百亿参数子模型，在保持90%性能的同时，功耗降低至30W以下。