机器人未来发展趋势

1. 3D视觉和触觉感知能力将显著提升：

- 视觉依然是机器人的主要感知能力，3D视觉感知将进一步提升机器人对环境、物体的信息获取，有利于对场景应用的全面识别、检测和探索。

- 触觉感知将成为机器人感知能力增强的又一重要方向，通过电子皮肤、力矩传感器等，机器人将能够感知物理接触情况，提升操作的精细度及结果反馈。

2. 大模型技术将成为重要驱动，轻量化模型加速落地：

- 大模型基于多模态数据提升机器人的感知能力，推动机器人的自主学习、决策规划能力，与机器人的动作训练、行为交互训练结合，有望提升动作的泛化能力。

- 轻量化模型，特别是非Transformer架构的模型，将快速发展，为机器人执行任务提供更高效、更灵活的支持。

3. 仿真环境与世界模型将持续完善：

- 完善的仿真环境与世界模型有利于机器人适应能力的提升，通过模拟仿真和建模分析，构建机器人对物理世界和运动操作的认知和理解。

- 仿真到现实的迁移(Sim2Real)、高质量数据生成和计算资源需求将进一步得到优化。

4. 数据集将共建共享：

- 高质量、多样化的数据是机器人各项技术和研发工作的关键要素，需要围绕机器人与多样、复杂的物理环境交互过程从感知到行动的全闭环数据。

- 国内外正在共同发力构建机器人数据集，以支撑大模型训练、算法优化等工作。

5. 多种机器人载体形态将共同发展：

- 机器人将有多种物理载体形态，如协作机器人、移动机器人、商用服务机器人等，这些机器人正加速融合人工智能技术，有望成为具身智能机器人。

- 人形机器人作为具身智能机器人的高阶形态，将在商用服务、特种应用领域实现小规模商用落地。

6. 细分场景下的具身智能机器人将展现应用价值：

- 在工业领域的装配、打磨、质检、上下料等应用场景，具身智能工业机器人将进一步展现自主学习能力以及适应性和灵活性。

- 在服务领域，人形机器人等具身智能机器人也将在更多细分场景中发挥其独特的价值。

机器人未来发展趋势将呈现多元化、智能化、自主化等特点，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，机器人将在更多领域发挥重要作用。