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德塔智能研发人形机器人基础模型，便是从一开始就把人形机器人的完整身体作为建模对象，围绕 Loco-manipulation 构建从 3D 场景理解、任务推理、全身控制到力位交互的模型闭环，让机器人在理解任务的同时，也能知道身体该如何配合完成任务。第二，机器人要在真实世界里干活，先要看懂三维空间。人形机器人要在工厂、能源、商业和家庭等开放空间中完成任务，仅识别二维画面中的物体还不够，更需要理解物体之间的三维空间关系、环境变化以及动作可能带来的后果，比如开门时，机器人不仅要知道门在哪里，还要判断门把手的位置、门的打开方向、身体站位以及动作之后可能发生什么。德塔智能自研的 3D 世界引擎，解决的就是这类问题：让机器人在行动前先理解空间关系、环境变化和动作后果，再去完成开门、搬运、分拣、巡检、质检等任务。第三，机器人不只是要“想明白”，还要“动得稳”。在德塔智能的模型体系里，大脑负责场景理解、任务推理和动作决策，小脑将任务意图转化为全身多关节的连续控制，力位混合控制则帮助机器人在接触真实物体时兼顾位置精度、力反馈和身体稳定性。三者协同，解决的是机器人如何从“知道要做什么”，走向“在真实环境中稳定地把事情做成”。第四，训练人形机器人，不能只采一双手的数据。德塔智能已完成自研全身全景数据采集设备的规模化部署，同时收集手、躯干、腿、脚与环境交互关系的全身数据，为全身协同、长序列任务执行和跨任务泛化提供数据基础。目前，德塔智能团队深度参与了国内最大的数据采集场建设，加速人形机器人全身数据的采集。第五，模型能力不能只绑定在一台机器人上。德塔智能正通过与多家头部人形机器人本体厂商合作，在不同硬件和真实任务中持续验证模型能力，由此提升人形机器人基础模型的通用性，也让模型反过来参与本体设计、数据采集标准和场景落地流程的优化。 02 多家头部本体厂商共同布局，产业协同与分工成为行业关键词 Delta Intelligence
发布于 北京
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