現階段人型機器人模型的發展重點不僅限於持續優化視覺──動作學習模型(VLA),更強調時間軸、環境與動作等環境資訊的整合,讓模型能由動態情境中理解因果關係;同時,如何結合多元數據、提升指令解讀與理解人類意圖,也成為實現通用性的關鍵挑戰。
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現階段人型機器人模型的發展重點不僅限於持續優化視覺──動作學習模型(VLA),更強調時間軸、環境與動作等環境資訊的整合,讓模型能由動態情境中理解因果關係;同時,如何結合多元數據、提升指令解讀與理解人類意圖,也成為實現通用性的關鍵挑戰。
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