前言
本書寫作目的
大模型驅(qū)動的具身智能正以前所未有的速度推動社會變革，并帶來了深遠的影響。大模型的崛起不僅吸引了全球資本的關(guān)注，也為智能機器人技術(shù)的未來注入了無限可能。具身智能伴隨大模型技術(shù)的進步加速發(fā)展，它所帶來的變革將不亞于工業(yè)革命。然而，這次變革帶來的影響不限于技術(shù)層面，還深刻觸及社會的各個方面。在具身智能的廣闊發(fā)展前景下，人類的職業(yè)、生活方式乃至社會關(guān)系和制度都可能被重新定義。例如，埃隆·馬斯克在一次采訪中被問到，在AI和機器人逐步取代許多工作的趨勢下，他會給自己的孩子們什么職業(yè)建議。他的回答是鼓勵孩子們遵循內(nèi)心，去追求他們真正感興趣和能獲得成就感的事業(yè)，并盡可能對社會有用。這看似簡單的回答，實則暗含深意，反映出馬斯克對如何應(yīng)對這場變革的深層次思考。對于個人而言，每一次技術(shù)革命不僅會帶來全新的生活方式，也會伴隨著巨大的商業(yè)機會。無論是AI技術(shù)的突破，還是大模型驅(qū)動的具身智能，都會帶來新的市場需求與創(chuàng)業(yè)契機。擁抱這次技術(shù)變革，積極尋找其中的機會，不僅是個人發(fā)展的方向，也是應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的有效途徑。在技術(shù)層面，具身智能架構(gòu)的復(fù)雜性尤為突出。機器人架構(gòu)的設(shè)計，尤其在任務(wù)規(guī)劃與動作控制的實現(xiàn)方面，涉及多層次的復(fù)雜性，需要對其進行有效的管理與協(xié)調(diào)。在這種背景下，傳統(tǒng)的機器人架構(gòu)設(shè)計就已具有較高的難度，而大模型的引入則又提出了新的挑戰(zhàn)。如何將大模型的推理與規(guī)劃能力有效地集成到機器人中，以實現(xiàn)智能化的任務(wù)和動作決策，是目前亟待解決的問題。而系統(tǒng)架構(gòu)的選擇直接決定了系統(tǒng)的運行效率、功能實現(xiàn)及整體性能。本書正是基于這樣的背景而撰寫的。在書中，我結(jié)合自己在多家企業(yè)中設(shè)計具身智能方案的豐富經(jīng)驗以及深厚的理論基礎(chǔ)，以深入淺出的方式為讀者系統(tǒng)剖析大模型驅(qū)動的具身智能的架構(gòu)、設(shè)計與實現(xiàn)。本書旨在圍繞大模型與具身智能的融合，為讀者提供清晰的指導(dǎo)和全面的解析，使其得以從容應(yīng)對技術(shù)變革的浪潮，抓住機遇。
本書主要內(nèi)容
本書是一本關(guān)于大模型驅(qū)動的具身智能的全面指南，包括11章，深入探討了大模型在具身智能領(lǐng)域的應(yīng)用，以及具身智能的架構(gòu)設(shè)計、任務(wù)級與動作級規(guī)劃、記憶機制、中間件、仿真框架及未來發(fā)展等內(nèi)容。第1章概述具身智能的基本概念和傳統(tǒng)決策算法，介紹世界模型在具身智能中的作用，并討論多模態(tài)大模型構(gòu)建的世界模擬器及其應(yīng)用。
第2章介紹機器人控制的基礎(chǔ)知識，包括機器人的分類與組成、自由度、執(zhí)行器，以及傳統(tǒng)的系統(tǒng)設(shè)計范式和運動控制層級，為具身智能的架構(gòu)設(shè)計奠定基礎(chǔ)。
第3章深入分析大模型在任務(wù)級和動作級規(guī)劃中的角色，介紹具身大模型的基元級、伺服級控制方法以及分級混合架構(gòu)。
第4章探討具身任務(wù)分解、任務(wù)級分層與端到端架構(gòu)，結(jié)合微調(diào)與外部記憶，為讀者提供全面的任務(wù)級規(guī)劃實現(xiàn)方法。
第5章討論基于動作原語和價值圖的動作級分層規(guī)劃，分析其在空間位置約束、任務(wù)感知動作等應(yīng)用中的優(yōu)勢與局限性。
第6章介紹端到端動作級規(guī)劃，通過視覺語言動作模型和多任務(wù)端到端架構(gòu)展示具身大模型在復(fù)雜環(huán)境中的統(tǒng)一規(guī)劃與控制能力。
第7章介紹人類記憶和大模型的記憶機制，包括參數(shù)記憶、上下文與工作記憶、外部記憶，并探討其在具身智能中的實現(xiàn)方式和作用。
第8章分析多計劃選擇、反思與提煉、外部規(guī)劃器等技術(shù)，為具身智能的決策優(yōu)化提供解決方案。
第9章重點介紹ROS機器人中間件框架、MoveIt 2逆向運動庫和人形具身逆向運動庫，解析中間件在具身智能中的關(guān)鍵作用。
第10章討論仿真框架的組成、仿真環(huán)境構(gòu)建、代理、分層任務(wù)規(guī)劃、運動生成器、強化學(xué)習(xí)支持、模仿學(xué)習(xí)和遠程操作等，為具身智能的虛擬環(huán)境提供基礎(chǔ)。
第11章探討具身智能機器人的行業(yè)前景，從成熟度曲線和行業(yè)成熟度等角度展望未來發(fā)展。
本書讀者對象
●AI領(lǐng)域的工程師。通過對具身智能算法、控制架構(gòu)、微調(diào)和優(yōu)化的深入探討，提高他們在具身智能方面的技術(shù)水平。
●AI研究人員。書中關(guān)于大模型與具身智能結(jié)合的前沿技術(shù)及分布式優(yōu)化的內(nèi)容，可為他們提供寶貴的研究和應(yīng)用啟示。
●技術(shù)架構(gòu)師和系統(tǒng)設(shè)計師。在設(shè)計大規(guī)模具身智能系統(tǒng)時，本書提供的關(guān)于架構(gòu)設(shè)計、序列化及內(nèi)存管理的詳細信息可作為參考資源。
●計算機科學(xué)領(lǐng)域的本科生。本書可幫助他們學(xué)習(xí)具身智能和大模型的基礎(chǔ)理論與實踐，為未來學(xué)習(xí)和職業(yè)發(fā)展提供技術(shù)背景。
●計算機科學(xué)領(lǐng)域的研究生。他們可從本書中的高階主題，如多任務(wù)端到端架構(gòu)、優(yōu)化策略等內(nèi)容中獲取靈感，為自己的學(xué)術(shù)或行業(yè)創(chuàng)新提供支持。
●商業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃者和技術(shù)決策制定者。在涉及具身智能技術(shù)采購、策略制定時，書中關(guān)于非性能需求、成本優(yōu)化等內(nèi)容可為制定長遠的AI發(fā)展戰(zhàn)略提供指導(dǎo)。
聯(lián)系作者
鑒于作者的寫作水平有限，書中難免存在不妥之處，如你在閱讀過程中有任何疑問或建議，可以通過郵箱chenggextu@hotmail.com聯(lián)系我。非常期待你的反饋，這將對我未來的寫作有巨大幫助。希望你在閱讀本書的過程中能獲得深刻的啟示，加深對大模型和人工智能的理解。
致謝
感謝我的家人。在本書的撰寫過程中，我陪伴他們的時間大大減少，但他們始終給予我支持與理解，讓我能夠全身心地投入寫作中，而無后顧之憂。感謝我的研究生李偉華、李泳和謝芃，他們?yōu)楸緯�繪制了大量的插圖，我對他們的付出表示由衷的感謝。