嗯……我先说一句， 我是个没上过学的家伙，这篇文章就像我手里的老旧笔记本一样……咳咳，我个人认为...。

一、背景与概览

这是可以说的吗？ 因为科技的飞速发展，人形机器人已经从科幻走进现实。许多企业在推销它们时常常夸大功能，但其实吧它们能做什么呢？今天我们要聊的是 Walker S 和 Figure 01 两个机器人的叠衣实验。

何苦呢？ 说实话， 我听说过这些名字，可是没真正看过演示……然后又听说他们用百度的大模型干活。于是我决定把这事写下来。

A bit of background：这两个机器人都被配上了所谓的“文心大模型”， 加油！ 据说可以让它们理解语言、规划动作，还能短期记忆。

如果你也想了解更多细节，可以去看看官方发布的 demo 视频。可是我觉得自己也算是懂一点点啦。

1️⃣ Figure 01 能边干活边闲聊吗？

Figure 01 能一边干活一边闲聊， 并具备短期记忆能力，可根据之前的对话内容来合理规划当前的行动。

嘿，别以为这是万能，还是有点局限性呀！你想想看，它还得靠人类指令才能开始工作。

2️⃣ 文心大模型到底是什么鬼？

文心大模型系文心产业级知识增强大模型， 具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力， 换个赛道。 还有知识推理、任务规划等能力。

哎呀， 说到这里我突然想到一个问题：到底这种“大模型”到底会不会把人类取代掉呢？ 研究研究。 哈哈哈……不过现在看来只是帮忙而已。

3️⃣ 如何让机器人折叠衣物？

“通过将这些能力移植到人形机器人， 可以让机器人像人一样对衣物的材质、形状、 我坚信... 褶皱等属性进行分析和理解，并衣物的状态变化，并相应地调整自己的动作策略。”

可别忘了它还能根据你的指令快速变换折叠方式哦！比如你要急着去旅行， 这也行？ 那就告诉它“快点”。哈哈哈哈！

二、 实际演示与数据收集

" 我们利用了百度的大模型对任务的拆解、对自然语言的理解和顺序逻辑排列等。除了公司去年基于开源模型训练外 我们认为未来人形机器人市场竞争越来越激烈的情况下强强联合才能实现 1+1＞2。" 优必选管理层解释这次合作时称， “国外特斯拉有大模型能力，有 OpenAI、英伟达与 Figure 的结合等，可以看到合作能为人形机器人落地提供强大技术支撑。”

那句“强强联合”听起来很酷，但真的是这么简单吗？我觉得还有很多技术细节需要解决， 踩个点。 比如传感器校准、人机交互界面设计等等。不过现在先把整体思路给大家介绍一下吧。

① 实验环境设置

• 机器位于桌子后面 不会走动，只会施行命令；但有时候还是会被桌子上的小玩意儿分散注意力~
• 所有待折叠物品都放在桌子中央；如果放错位置，它可能会先找不到，然后再去找~哈哈哈！
• 视频记录设备固定在天花板上， 用来录制整个过程；这样可以随时回放检查错误哦~

② 指令与反馈循环

看完表格，你是不是觉得它真的很棒？其实还有很多优化空间——比如提升识别准确度、降低延迟等等。但是作为初步实验来看，它已经可以做到基本任务了！如果你想进一步测试，可以自己搭建类似环境试试看，补救一下。。

# 小结：

挺好。 "优必选股价暴涨",但这并不代表所有投资者都能获得收益——风险仍然存在。 官方博客链接. 如果你发现任何错误或者想讨论更多细节，可以留言或直接发邮件给作者。毕竟我是一个没有上过学的人，只是尽量把信息整理出来而已！😅

请注意以下文字仅供参考，请自行验证相关信息。

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THE END

注：本文包含大量噪音与随意表述， 仅作娱乐用途，请勿当真。

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