隨著人工智能技術的日新月異，“智能”這一詞匯已逐漸融入我們的日常生活。具身智能，作為連接虛擬與現實世界的橋梁，正通過依附于物理實體，如人類或動物般的身體，去探索、認知并影響這個世界。在這一領域中，人形機器人無疑是最為引人注目的“高級形態”。
構建一個人形機器人并非易事，它至少需要六大核心系統的協同工作：機械系統賦予其形態與動作；控制系統確保指令的精準執行；驅動系統提供動力源泉；感知系統使其能夠感知外界；人機交互系統實現與人類的溝通；而環境交互系統則讓其能與周遭環境進行互動。這些系統的集成，得益于近年來計算機視覺、自然語言處理、認知推理、機器人學、博弈論與倫理學以及機器學習等學科的飛速發展。
在通用大模型的加持下，人形機器人擁有了更加“聰明”的頭腦。無論是語言大模型還是視覺大模型，都能幫助它們更好地理解文本與視覺信息，就像擁有了一個高度發達的大腦，使其能夠更深入地認識世界。與傳統機器學習相比，通用大模型為人形機器人提供了前所未有的理解力、連續決策能力以及人機交互能力。例如，大語言模型能夠讓人形機器人更好地理解并應用高級語義知識，自動拆分任務，無需人工一步步指導。
多模態AI的興起，為人形機器人的快速發展與實際應用開辟了新的道路。通過跨模態學習，大模型能夠更有效地處理不同類型的信息，提升其智能與適應能力。然而，這也對數據與算力提出了更高要求。青云智算憑借其高效提升資源使用率的優勢，在通用大模型訓練與互聯網企業服務中發揮了重要作用。
在實際部署中，人形機器人需要面對的是特定環境與用戶需求。為了適應這些場景，可能需要基于通用大模型訓練出小型化、場景化的模型。這些小型模型的訓練所需算力遠低于通用大模型，具體需求取決于模型的復雜性與訓練數據集的大小。自建小型GPU數據中心，優化GPU資源利用率，成為了一個可行的選擇。
人形智能機器人作為具身智能體的終極形態，不僅在提高生產力、節省體力方面展現出巨大潛力，更在情感陪伴方面發揮著不可替代的作用。然而，要實現這一目標，具身智能體必須能夠更多維地探索世界，實現智能的自動化。這要求我們在控制機器人的具身智能模型上不斷迭代與優化，提高開發效率。
青云為人形機器人的實際業務部署提供了靈活且全面的框架。通過云邊協同架構，根據任務需求與實時負載動態調整資源分配，優化云端與邊緣的資源使用。在邊緣節點部署輕量級模型與推理引擎，降低了對云端資源的依賴，減少了延遲。這種架構不僅提高了人形機器人的響應速度，還降低了運營成本。
隨著老齡化社會的到來，人形機器人正逐漸成為解決現實問題的關鍵。目前已有一些簡單的智能設備能夠幫助老年人完成日常任務，如去衛生間、輔助吃藥等。然而，在精細化與廣泛應用方面仍有待提升。人形機器人作為人工智能的載體，要具備人類般的操作能力，需要強大的推理能力與邊緣算力支持。而青云所擅長的云邊協同技術，正為人形機器人的持續演進提供了有力保障。
