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机器人传感器在具身智能多模态感知与场景认知中的核心技术.docx
资料介绍
机器人传感器在具身智能多模态感知与场景认知中的核心技术
引言
多模态感知与场景认知是机器人从"感知环境"迈向"理解环境"的核心技术，通过视觉、触觉、力觉、听觉等多种传感器数据的融合，使机器人能够理解场景中的物体、关系与事件。2026年世界机器人大会上，优必选构建了"基座模型-世界模型-行动模型"的全栈式自研技术体系，在机器人基座模型上重点突破两大核心能力，一是机器人第一视角下的场景认知与任务规划能力，二是支撑物理交互的精准感知与空间理解能力。北京人形机器人创新中心发布的具身多模态大模型Pelican-Unify 1.0围绕"感知—理解—决策—执行"核心能力，推动大模型与机器人本体、真实场景深度融合。本文系统阐述多模态感知与场景认知中的传感器核心技术。
多模态感知核心技术
视觉-语言对齐
视觉-语言对齐通过将视觉图像与语言描述在特征空间中对齐，使模型理解视觉场景中的语义信息。在优必选的基座模型中，视觉-语言对齐使机器人能够理解"把那个杯子拿过来"这类自然语言指令，并分解为导航、识别、抓取、递送等子任务执行。在2026年，视觉-语言对齐通过对比学习在大规模图像-文本数据上训练，在机器人场景中将自然语言指令转换为任务规划。
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| 1889-机器人传感器在具身智能多模态感知与场景认知中的核心技术.docx | 38K |
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