随着科技的飞速发展，机器人技术正以前所未有的速度改变着我们的生活。从工业生产到服务行业，机器人正逐渐渗透到我们生活的方方面面。本文将聚焦于机器人自主移动的关键技术，以及它们如何通过感知、决策、执行和“具身智能”的协同运作，构建一个更加智能、适应性更强的世界。

感知：洞察世界的双眸

 在机器人自主移动的领域，感知能力是其与环境交互的基础。其中，激光和视觉导航是两种主流的感知方案。激光雷达通过发射激光束并测量其反射时间来构建环境的3D模型，从而实现精确的定位和避障。而视觉导航，则通过摄像头捕捉图像信息，利用计算机视觉技术进行环境分析。

 计算机视觉的发展历程也颇为精彩。从基于特征描述子的传统方法，到以卷积神经网络（CNN）为代表的深度学习技术，再到目前备受瞩目的通用视觉大模型，视觉技术不断突破着自身的瓶颈。对于人形机器人而言，由于其应用场景的复杂性和多样性，通用视觉大模型更具优势。这种模型通过在海量数据上进行训练，具备强大的学习能力，能够处理目标识别、避障、三维重建和语义分割等多项任务。更为重要的是，大模型解决了深度学习对单一任务数据分布的过度依赖问题，实现了场景的泛化。

 特斯拉的“Optimus（擎天柱）”就是一个很好的例子。它头部配备了8个摄像头，用于采集视觉信息；并采用了特斯拉汽车的FSD（全自动驾驶）电脑，利用神经网络等模型进行实时信息处理。特斯拉利用“Dojo（道场）”超算来训练机器人使用的AI模型，使其更有效地识别外界物体并做出反应，展现了先进的感知能力。

决策：智慧的指挥官

 机器人不仅要能够“看”到世界，更要能够“思考”和“决策”。传统的机器人往往是“专用机器人”，只能在限定场景中执行特定任务。即使在抓取物体等简单任务中，也需要人类预先定义算法和动作。通用机器人的目标是能够自主完成各种任务，比如，按照人类的指令去浇花，这需要机器人理解“浇花”的任务，并自主执行寻找水壶、接水和浇水的动作，这依赖于机器人的常识和智慧。

 在大模型出现之前，实现这种通用性几乎是无法企及的。大模型赋予了机器人常识，使其能够理解和执行更加复杂的任务，彻底改变了通用机器人实现的模式。这使得机器人不再需要为特定工具而定制，更能适应人类的生活环境。

首个机器人公民“索菲亚”的出现，也为我们展示了机器人决策能力的潜力。她能够与人进行互动，并表达自己的想法，甚至能胜任AI老师的工作。

执行：行动的化身

 机器人不仅需要感知和决策，还需要具备强大的执行能力。人形机器人的出现，正是为了提高机器人的通用性，并更好地适应人类生活环境。人类世界是为人形生物所设计的，建筑、道路、设施等都符合人类的体型和使用习惯。因此，人形机器人可以更好地融入人类世界，并执行各种任务，而无需对周围环境进行大规模的改造。

波士顿动力公司的Atlas机器人就是一个优秀的代表。Atlas能够流畅地完成各种高难度动作，如跳舞、跑酷等，展示了人形机器人强大的行动能力和精细操作能力。

“具身智能”：人工智能的终极形态

 “具身智能”是人工智能领域的一个新兴概念，其核心在于让机器人拥有像一岁小孩一样的感知和行动能力。它指的是机器人能够在真实的物理世界中执行各种任务，从而促进人工智能的进化。人形机器人、自动驾驶汽车等都是“具身智能”的重要载体。

 英伟达创始人黄仁勋认为，“具身智能”是能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统，是人工智能的下一个浪潮。具身智能最大的特点是能够以主体的视角去自主感知物理世界。人形机器人为具身智能提供了理想的环境，它们可以基于人类行为进行学习和反馈，这为实现更复杂的行为语义提供了基础。因此，人形机器人的发展也为“具身智能”的落地提供了方向，将推动人工智能技术的不断进步。

结语

 机器人技术的发展正在深刻地改变着我们的世界。从感知到决策，从执行到“具身智能”，机器人正在逐步拥有更强大的能力。随着技术的不断进步，我们有理由相信，未来的机器人将成为我们生活中的重要伙伴，共同构建一个更加智能、便捷的美好未来。