大数据文摘授权转载自机器人大讲堂
通用智能机器人一直是人类的永恒梦想，它体现了我们对于一种能够在任何环境中灵活工作、协助人类的"终极智能体"的向往。无论是科幻小说抑或是科技展望，通用机器人的形象无不折射出人类内心深处对于这种"全能助手"的渴望。
在过去几十年里，科学家们为实现这一梦想付出了艰辛的努力。然而即便取得一些重大进展，离真正实现通用智能仍有着遥不可及的距离。直到近年，以GPT-3/4为代表的大模型技术的出现，似乎为通用智能机器人注入了新的曙光。
一时间，学术界和工业界对于能否借助大模型技术实现机器人通用智能展开了热烈讨论。乐观者认为，只要在海量机器人交互数据上训练规模足够大的深度学习模型，就一定能获得通用的感知、推理和决策能力。但也有怀疑者质疑，机器人系统所面临的挑战与其他领域存在本质差异，单纯大模型方法难以奏效。
那么，究竟大模型之路是通往通用机器人的捷径，还是智能机器人的"围城"？本文将以产业分析的视角，客观评估这一备受争议的技术路径在机器人领域的发展前景和潜在挑战，供业内外人士参考。
机器人大模型发展现状
1.1大模型技术在机器人领域的初步尝试
近年来，一些头部科技公司和顶尖实验室开始积极尝试将在NLP和CV领域获得巨大成功的大模型技术引入机器人领域。
其中最具代表性的便是DeepMind开发的Robot Reasoning Transformer(RT)系列模型。RT-1模型在完全没有预训练的情况下，仅依靠视觉感知便能执行一系列复杂的机器操作任务。
接着推出的RT-2进一步结合了自然语言指令，在未知环境下依然能基于语义理解完成目标任务。
与DeepMind同期,，加州大学伯克利的机器人学习实验室(RAIL)和斯坦福等机构也分别在视觉导航、物体操控等任务上训练出具备一定通用能力的大模型。这些成果为将大模型技术应用于机器人系统带来了新的思路。
这些团队通过大规模模拟或真实机器人环境数据，结合迁移学习等技术,最终训练出一个端到端的神经网络模型。输入是多模态的视觉、语音、力觉等感知数据，输出则是最终的控制序列。这种类似于GPT-3范式的模型有望掌握机器人行为的潜在规律，发挥出通用的控制和推理能力。
与此同时，一些机器人公司也开始实践基于大模型的产品思路。如Boston Dynamics便采用了一种"仿真+强化学习+验证部署"的工作流，先利用模拟环境训练通用的大模型，再通过实际部署试验验证其可靠性,最终部署到产品中。
1.2学界和业界对大模型的讨论与分歧
机器人大模型技术的兴起在业内引发了热烈的讨论和分歧。支持者认为，类似于GPT那样的范式完全可以推广到机器人领域。通过海量数据训练，必将最终训练出通用的智能机器人大模型，从而获得类似于人类的感知、推理和决策能力。
而持怀疑态度的人则指出，机器人系统所面临的挑战与NLP等领域存在本质差异。单凭数据驱动的大模型方式很难解决诸如可靠性、安全性、环境复杂性等一系列问题。他们认为传统的机器人规划、控制和建模方法理应与机器学习相结合，而非完全用大模型取代。
目前，学界和工业界存在着剧烈的分歧和论战，彼此之间从技术路线到商业化进程都存在差距。但无疑，这场讨论将引导行业思考机器人发展的未来方向，对于整个产业发展趋势有着深远的影响。
机器人大模型发展前景分析
2.1 机器人大模型发展的驱动因素
1)大模型在 AI 领域的成功引发机器人行业效仿热潮
无疑，DALL-E、GPT-3等大模型技术在自然语言处理、计算机视觉等领域的出众表现给行业带来了极大的冲击和影响。它们展现出了惊人的泛化能力和通用性能，从某种程度上开启了通用人工智能的大门。
这一成功让业界对于大模型方法充满了期待，纷纷开始在自身领域进行大模型探索。对于机器人行业而言，如果能够在大模型的道路上获得突破，意味着有望最终实现行业的终极目标——通用机器人。这无疑是一个巨大的诱惑。
2)前沿科技公司和投资者的重视与推动
作为人工智能领域最活跃的公司和实验室，DeepMind、OpenAI、谷歌大脑等无一例外都在机器人大模型领域开展了大量探索。他们投入巨资和人力进行研发和应用尝试，也为整个行业的大模型发展注入了强大的推动力。
此外，一些科技巨头的投资者也密切关注着这一领域的动向。对于他们而言，如果大模型技术真的能在机器人领域获得突破，其商业前景将是无可限量的，这种预期也在一定程度上推动了资金和人才持续投入。
3)算力和数据资源的持续进步为大模型发展奠定基础
训练大规模的机器人模型对于算力和数据规模都有着极高的要求。从20世纪90年代到现在，算力和存储能力都以指数级提升，为前所未有的大模型提供了有力基础。同时，云计算、分布式系统等技术的发展，进一步放大了算力资源。大规模的机器人数据也随着物联网、视频等新兴技术的普及而不断积累。
对于机器人系统而言，直接通过真实环境采集大量高质量数据是一项艰巨的挑战。而模拟仿真技术的不断进步，为训练机器人大模型提供了较为可行的替代路径。
利用计算机图形学等技术，可以构建出高度逼真的虚拟机器人环境。在这些仿真环境中生成的交互数据，虽然与真实数据存在一定距离，但通过迁移学习等技术，已经可以较好地泛化到真实场景中。
谷歌、波士顿动力等公司均在生产实践中广泛应用了模拟数据辅助训练。未来随着仿真技术的进一步成熟，或将进一步推动机器人大模型发展。
2.2 行业规模和发展前景广阔
尽管机器人大模型仍处于初期探索阶段，但若真的能最终获得突破，其对机器人行业发展将产生革命性的推动作用，这也是众多公司和研究者持续投入的原因。
根据BCG的预测，到2030年，智能机器人系统或将给全球经济带来约4-6万亿美元的年增长价值。这一庞大的增量市场为机器人行业的未来发展带来了广阔的前景。而作为智能机器人系统的关键技术路线，机器人大模型产业自然也将获得巨大的发展机遇。
目前多数业内人士都预计未来5-10年机器人大模型领域将处于加速爆发期。届时将会有更多优秀的模型和产品问世，也将出现部分头部企业获得商业化突破，并主导产业格局。这正是资本和人才进一步涌入的窗口期。
中长期而言，如果真的能最终实现通用的智能机器人大模型，其影响将彻底改变制造业、物流业和服务业等众多行业的格局，带来革命性的提升。届时机器人大模型作为基础技术无疑将占据产业链的制高点，也将诞生出一批新的科技巨头企业。
因此，无论从短期还是中长期发展前景来看，机器人大模型都将是一个极具投资价值和发展潜力的新兴产业。只要技术路线最终获得突破，其带来的效益将是巨大且深远的。
机器人大模型所面临的主要挑战及潜在解决路径
3.1 规模化高质量机器人数据获取困难
数据采集成本高昂
对于机器人系统而言，要获取规模化的高质量交互数据是一个艰巨的挑战。机器人与物理世界的交互数据需要通过大量的人工部署、动作捕捉等方式采集，涉及大量的人力和物力成本。
而且这些数据还必须满足多模态(视觉、语音、力觉等)、标注完备且无噪声等高质量要求。如此苛刻的标准令数据采集的成本进一步升高，这种庞大的数据成本对于绝大多数企业而言都是巨大的负担。
现实环境复杂多变，模拟数据有泛化鸿沟
为克服高昂的数据采集成本，企业普遍选择利用模拟仿真数据代替真实环境下的数据。但这种方式也存在一个严峻的问题，即模拟环境与真实环境之间存在一定的鸿沟和差异，模型在模拟场景上学习到的知识很难直接泛化到真实世界。
虽然可以通过领域自适应、细微调等技术缓解这一鸿沟，但彻底消除差异目前依然是一个巨大的挑战。如何生成足够逼真、多样化的仿真数据，仍然是制约模拟数据在机器人领域应用的关键瓶颈。
各企业数据环境不统一，缺乏大规模协作
现阶段，机器人应用领域和场景各不相同，每家公司的数据集往往只能针对自身的特定环境或场景，缺乏一个统一的大规模数据集和评估标准。
这种数据集的割裂和分散无疑加大了机器人大模型在整个行业落地推广的难度，同时也影响了行业内的协作和互通有无。因此，未来机器人数据生态的统一规范或将成为行业亟待解决的重点。
3.2 多模态融合和模型设计存在挑战
模态融合存在技术瓶颈
机器人系统需要处理的是包括视觉、语音、力觉、惯性等多种异构模态的输入信息，而将这些模态高效融合是一个巨大的技术挑战。如何在神经网络中建模多模态之间的内在关联，并充分利用各种模态数据以提高泛化性能，目前仍是一个行业难题。
现有的大多数多模态融合方法存在模态偏置等问题。要想获得真正优异的多模态融合性能，还需要持续大量的基础研究支撑。
通用模型架构设计困难重重
想要建立一个强大的机器人大模型，就需要设计出一个高度优化的端到端神经网络架构。这个架构不仅需要能够承载多种模态输入，还必须有足够的表示能力来学习复杂的机器人任务，且需要保证高效的计算和部署。
目前大多数模型设计都是针对特定任务进行了定制化优化，通用化能力并不理想。如何在保证高性能的同时，兼顾通用性和可扩展性，无疑是一个棘手的系统设计难题，需要行业内持续努力探索。
3.3 模型泛化能力和部署可靠性面临巨大挑战
物理环境复杂多变且不确定
与其他领域相比，机器人系统所面临的物理世界具有异常复杂、多变和不确定性的特点。这给想要在任意环境中都能可靠运行的通用机器人大模型带来了极大的挑战和风险。
现实环境中存在着各种模型难以预料和建模的干扰因素，如光线变化、物体形变、动态障碍等。模型需要具备足够强大的泛化能力，才能在如此多变的情况下依然正常运转。
安全性与鲁棒性要求苛刻
与其他很多AI系统不同，机器人直接与现实物理世界交互，任何决策失误都可能导致严重的财产损失或人员伤害。因此对机器人大模型的安全性和鲁棒性要求是非常苛刻的。
模型需要能够在任何意外异常情况下都能保证安全可靠的运行，避免出现不可控的行为。但现有的大模型系统在这方面往往存在较大的缺陷，容易受到对抗样本攻击或者出现异常模式。如何从根本上提升系统的鲁棒性和安全性，将是大模型在机器人领域落地应用的严峻挑战。
部署和在线更新面临效率瓶颈
机器人系统通常需要部署在边缘端或嵌入式设备上，对于大规模的大模型而言，其巨大的计算和存储需求给实际部署带来了极大的困难。如何在资源受限的环境中高效部署和运行大规模模型，降低其计算代价，是模型工程界亟待突破的重点。
此外，机器人大模型在线持续学习和更新也面临着传输和效率的瓶颈。如何高效安全地传输大规模的神经网络参数并进行更新，也是一个尚未完全解决的难题。
3.4 缺乏高质量评估体系及公开数据集
缺乏统一的评估标准和测试平台
目前机器人大模型尚未建立起一个行业公认的统一评估体系。每个团队和企业基本上根据自身场景进行不同的评估，标准也较为主观和分散。这无疑加大了模型性能对比和选择的难度，也影响了该领域的快速发展。
由于缺乏权威的公开测评系统，模型的优劣很难一目了然，也不利于行业内的良性竞争。未来如果能够建立诸如ImageNet那样的基准测试，将极大推动领域的进展和发展。
缺乏规模化的公开数据集
机器学习任务的本质是从数据中学习，高质量数据资源一直是该领域的立身之本。但在机器人大模型领域，由于数据采集的困难，目前还缺乏一个广为业界接受并公开获取的规模化数据集。
每个团队和企业基本上只能依赖自己采集或构建的少量私有数据集，严重制约了该领域的快速发展。因此在早期阶段，如果能够建立一个类似于ImageNet或者CommonCrawl那样的公共数据集，并促进各方面的开放合作,将极大推动该领域快速突破。
机器人大模型的潜在发展路径分析
4.1 从补充优化传统架构做起
虽然机器人大模型仍存在诸多挑战，但在短期内肯定是一条值得持续探索和钻研的路径。目前业界已经开始探索将大模型与传统的机器人系统架构相结合，利用其强大的泛化能力对现有系统进行优化和补充。
一种比较直观的做法是，先利用大模型学习各类感知和决策策略，形成一个"智能头脑"，再将其作为上层指挥系统与传统的运动规划和控制器相结合。大模型在此担任高层决策和规划的角色，而底层的反馈控制等则由传统的模块化系统处理。
这种分层式的架构有望发挥机器学习大模型的优势，同时也能充分利用现有的可靠组件。在安全性、鲁棒性等方面也更有保证。因此，将大模型作为现有架构的补充或许是一个比较保守但可行的发展路径。
4.2 推动建立开放的数据和算力资源
正如我们之前所分析，规模化高质量数据的缺失是目前制约机器人大模型发展的关键瓶颈之一。因此，如何建立开放且持续增长的大规模数据集和算力资源池，将是突破这一瓶颈的关键一招。
我们可以借鉴ImageNet、HuggingFace等成功案例，推动构建一个开放的机器人数据库和模型库。让企业、研究机构、个人等多方面参与者都能够贡献和分享自身获得的数据、模型和算力资源，形成一个良性发展的生态系统。
在这样一个开放平台的基础上，通过技术和资源的不断积累和涌流，必将加速推动整个机器人大模型产业加快发展步伐。同时也能够促进研究者们的深度协作，聚集智慧解决行业发展的难题。这或许正是通往通用机器人之路的最大机遇所在。
4.3 推进多模态机器人大模型架构创新
多模态信息融合无疑将是机器人大模型发展的重中之重。现有的多模态模型无论在表示能力还是训练效率上都存在诸多不足，亟需突破性的模型架构创新。
例如结合注意力机制、因式分解等技术,去探索更高效、更强大的多模态融合模型。或者借鉴生物大脑的层次化感知加工思路，构建新颖的端到端架构，进一步挖掘多模态信息的内在关联，提高模型的泛化能力。
此外，借助更加灵活强大的模型范式，如例如使用广义变分推理等方法，或许也能为多模态机器人大模型提供崭新的发展路径。这些均是值得机器学习界、机器人界携手并进，共同努力和突破的重点创新方向。
4.4 加强与决策理论、控制论等学科融合
机器人系统不仅面临环境不确定和决策复杂等挑战，而且性能要求极高，如安全性、鲁棒性、实时性等等，这些都是仅依靠机器学习大模型难以完全解决的痛点。
因此，要真正实现通用智能机器人，大模型技术必须与其他学科理论相结合，吸收优秀的决策理论、控制理论、运动规划等研究成果。只有让机器学习与这些能更好地处理不确定性、提供更出色的鲁棒性和实时性的学理相融合，才能最终构建出卓越的机器人智能系统。
未来，机器人大模型的发展应当朝着跨学科融合的方向努力。一方面吸收经典理论的优秀思想和方法，另一方面也将机器学习的数据驱动思维注入到这些领域，相互促进,取长补短。通过理论与数据方法的有机结合，才能够真正突破目前机器人系统所面临的瓶颈，最终开创通用智能的新纪元。
总结
通过对机器人大模型发展现状、前景挑战和潜在路径的全面分析,我们可以得出如下几点核心观点:
机器人大模型作为实现通用智能机器人的一条可能路径，正在受到业界的高度关注和追捧，其发展前景十分广阔。但同时也面临着规模化数据获取、多模态建模、部署环境复杂性等一系列严峻挑战。
要真正突破这些挑战，单纯依靠大模型自身还是难以完全奏效的。未来的发展应当注重与决策理论、控制论等学科的深度融合，发挥机器学习与理论方法的互补优势。
构建开放的数据和算力资源池，推动模型架构创新，将是行业突破现有瓶颈的关键一招。这需要全行业的通力合作和持续投入。
总的来说，机器人大模型的发展之路仍然任重道远，但只要坚持不懈地努力突破重重难关，实现通用智能机器人的梦想仍是完全有希望的。这场"围城"之役将是一个漫长但有利可图的过程。
人类终将在未来的某一天，迎来机器人学大模型时代的到来,见证属于这个领域的新纪元。让我们共同期待，为之砥砺前行!
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机器人传统是力气大，那么我想知道机器人是靠什么来发动臂力的？
机器人舵机什么是舵机：在机器人机电控制系统中，舵机控制效果是性能的重要影响因素。 舵机可以在微机电系统和航模中作为基本的输出执行机构，其简单的控制和输出使得单片机系统非常容易与之接口。 舵机是一种位置（角度）伺服的驱动器，适用于那些需要角度不断变化并可以保持的控制系统。 目前在高档遥控玩具，如航模，包括飞机模型，潜艇模型；遥控机器人中已经使用得比较普遍。 舵机是一种俗称，其实是一种伺服马达。 还是看看具体的实物比较过瘾一点：2. 其工作原理是：控制信号由接收机的通道进入信号调制芯片，获得直流偏置电压。 它内部有一个基准电路，产生周期为20ms，宽度为1.5ms的基准信号，将获得的直流偏置电压与电位器的电压比较，获得电压差输出。 最后，电压差的正负输出到电机驱动芯片决定电机的正反转。 当电机转速一定时，通过级联减速齿轮带动电位器旋转，使得电压差为0，电机停止转动。 当然我们可以不用去了解它的具体工作原理，知道它的控制原理就够了。 就象我们使用晶体管一样，知道可以拿它来做开关管或放大管就行了，至于管内的电子具体怎么流动是可以完全不用去考虑的。 3. 舵机的控制：舵机的控制一般需要一个20ms左右的时基脉冲，该脉冲的高电平部分一般为0.5ms~2.5ms范围内的角度控制脉冲部分。 以180度角度伺服为例，那么对应的控制关系是这样的： 0.5ms--------------0度； 1.0ms------------45度； 1.5ms------------90度； 2.0ms-----------135度； 2.5ms-----------180度；请看下形象描述吧:这只是一种参考数值，具体的参数，请参见舵机的技术参数。 小型舵机的工作电压一般为4.8V或6V，转速也不是很快，一般为0.22/60度或0.18/60度，所以假如你更改角度控制脉冲的宽度太快时，舵机可能反应不过来。 如果需要更快速的反应，就需要更高的转速了。 要精确的控制舵机，其实没有那么容易，很多舵机的位置等级有1024个，那么，如果舵机的有效角度范围为180度的话，其控制的角度精度是可以达到180/1024度约0.18度了，从时间上看其实要求的脉宽控制精度为2000/1024us约2us。 如果你拿了个舵机，连控制精度为1度都达不到的话，而且还看到舵机在发抖。 在这种情况下，只要舵机的电压没有抖动，那抖动的就是你的控制脉冲了。 而这个脉冲为什么会抖动呢？当然和你选用的脉冲发生器有关了。 一些前辈喜欢用555来调舵机的驱动脉冲，如果只是控制几个点位置伺服好像是可以这么做的，可以多用几个开关引些电阻出来调占空比，这么做简单吗，应该不会啦，调试应该是非常麻烦而且运行也不一定可靠的。 其实主要还是他那个年代，单片机这东西不流行呀，哪里会哟！使用传统单片机控制舵机的方案也有很多，多是利用定时器和中断的方式来完成控制的，这样的方式控制1个舵机还是相当有效的，但是随着舵机数量的增加，也许控制起来就没有那么方便而且可以达到约2微秒的脉宽控制精度了。 听说AVR也有控制32个舵机的试验板，不过精度能不能达到2微秒可能还是要泰克才知道了。 其实测试起来很简单，你只需要将其控制信号与示波器连接，然后让试验板输出的舵机控制信号以2微秒的宽度递增。 为什么FPPA就可以很方便地将脉宽的精度精确地控制在2微秒甚至2微秒一下呢。 主要还是 delay memory这样的具有创造性的指令发挥了功效。 该指令的延时时间为数据单元中的立即数的值加1个指令周期（数据0出外，详情请参见delay指令使用注意事项）因为是8位的数据存储单元，所以memory中的数据为（0～255），记得前面有提过，舵机的角度级数一般为1024级，所以只用一个存储空间来存储延时参数好像还不够用的，所以我们可以采用2个内存单元来存放舵机的角度伺服参数了。 所以这样一来，我们可以采用这样的软件结构了：舵机驱动的应用场合： 1.高档遥控仿真车,至少得包括左转和右转功能,高精度的角度控制,必然给你最真实的驾车体验. 2.多自由度机器人设计,为什么日本人设计的机器人可以上万RMB的出售, 而国内设计的一些两三千块也卖不出去呢,还是一个品质的问题. 3.多路伺服航模控制,电动遥控飞机,油动遥控飞机,航海模型等
2022年10大前沿科技：机器人未来有望变成多面手
近来，阿里达摩院总结了2022年最值得关注的十大前沿 科技 ，分别是： AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。
这十大 科技 趋势，都有哪些看点？
趋势一 AI for Science
人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式
【概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学 探索 抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。
趋势二 大小模型协同进化
大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化
【概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性 探索 ，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。
趋势三 硅光芯片
光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制
【概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。
趋势四 绿色能源AI
人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系
【概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。
趋势五 柔性感知机器人
机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务
【概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。
趋势六 高精度医疗导航
人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升
【概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。
趋势七 全域隐私计算
破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护
【概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。
趋势八 星地计算
卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化
【概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。
趋势九 云网端融合
云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种
【概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。
趋势十 XR互联网
XR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展
【概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。
除了AI for Science、硅光芯片，这10大前沿 科技 中还包含了，柔性感知机器人、XR互联网等技术的快速发展。
很多人对波士顿动力公司的机器人Atlas留下了深刻印象。
机器人领域正在发生变化。传统机器人依赖预编程，一般只能在大型生产线等结构化场景中用于特定任务。但这几年，结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，机器人正在获得力觉、视觉、声音等感知能力，通用性和应变能力大幅提升。
也就是说，机器人未来有望变成多面手，能处理多种任务，而且能随机应变了。这将提升机器人的普及率。
预计未来5年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。
达摩院还预测，新型网络技术将推动云网端融合成为新的计算架构。云将作为脑，端作为交互界面，专注于用户体验。
未来的终端，不会仅限于PC、手机。 任何一个普通的设备，哪怕只是一块屏幕，都可以拥有超级大脑，而计算基本发生在云端。
这一趋势将推动以沉浸式体验为核心的XR互联网加速到来。
达摩院认为，预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。
模型和机器人的区别与联系
模型和机器人的区别是模型只是一个不会动的磨具，机器人是可以运动行走的，机器人比模型更先进，机器人是有模型进化过来的，机器人比模型更先进更好一些，模型和机器人是不一样的，
