达闼RobotGPT多模态大模型

2天前发布 0 00

打通机器人“感知-认知-决策-执行”闭环的首个多模态具身大模型,赋能千行百业智能升级。

所在地:
中国
语言:
简体中文
收录时间:
2025-06-03
达闼RobotGPT多模态大模型达闼RobotGPT多模态大模型

达闼RobotGPT:机器人也能听、看、理解与行动的多模态大模型

想象一下,机器人不仅能听懂你的指令,还能看懂周围的世界,理解复杂的场景,并做出恰当的动作回应——这不再是科幻电影,达闼RobotGPT多模态大模型正把这变为现实。嘿,机器人们这次真的来了,而且还挺懂事儿!作为国内首个专为机器人量身打造的多模态大模型,它正在悄然改变能源巡检、医疗协作、工厂运维等十多个行业的运作方式。

达闼RobotGPT的核心优势

这可不是普通的“大脑”。达闼RobotGPT的魅力,在它的“知行合一”。想想看,以往机器人要么精于“算”(纯逻辑),要么强在“动”(纯执行),想把两者无缝融合?难得很!但RobotGPT厉害了,专门为解决多模态具身智能这个难题而生。

  • 真正理解情境:不像普通模型干巴巴处理文字或图片孤岛状态,它可是把语言、视觉、导航、抓取感知统统打包进了它的大脑。一张电力设备图摆面前,它能看懂是什么、在哪、该怎么操作,再输出精准指令。
  • 专家团队作战:核心的自研MOE算法结构就像给机器人配备了一个精英小分队。大语言模型负责理解复杂指令,视觉模型识别障碍和物体,导航模型规避开阔空间路径规划任务,抓取模型管精细操作… 嘿,还有深度强化学习的专家小模型负责搞定特定场景下的优化决策!基于自回归语言模型的基础,让它在预测和语言理解层面底气十足。
  • 百业应用落地:纸上谈兵的模型多了去了,达闼这个真金白银投入实际战场了。据发布信息显示在WAIC 2023上亮相后,已在能源电力、高端制造、金融、医疗健康十几个行当站稳脚跟,覆盖超过100个具体场景。

比如电力巡检这事儿,过去工人得带着厚厚的作业指导书、冒着风险爬高塔,现在呢?直接对着机器人描述:“检查左上方那个疑似松动的绝缘子”,或者给机器人展示一张设备异响图,它立马就能找到隐患点并提出处理建议,效率提升还不让工人犯怵危险活计。

行业应用的超级助手

达闼RobotGPT可不是概念车,而是已经驶上了产业应用的快速干道。它的通用能力适配性强,基于强大的**海睿AGI平台**这个基础操作平台,可以快速结合行业知识做深度落地。

行业领域典型应用场景价值体现
能源电力设备知识问答、电力文档图文解析生成、远程协作巡检提升作业安全、降低人力成本、优化决策效率
医疗健康病历语义理解与辅助生成、器械操作指引、病房服务协作减轻医护人员负担、提高服务准确性
高端制造柔性产线调度指导、设备异常识别处置流程生成、操作培训加速产线响应、保障作业质量、降低培训成本
交通枢纽旅客多语言咨解答询问导引、设备巡检应急处理流程执行协助提高通行效率、提升服务体验

**海睿AGI平台**的角色可不止是底架支撑平台,它更像一个强大的运营生态技术底座。想接入主流GPT模型服务如类似大模型能力的支持?没问题!需要多模态AIGC赋能特定服务机器人?它也能办到。这种平台的开放性让达闼RobotGPT的能力边界得以不断拓展延伸。这种开放的框架让开发者也能参与共同完善,类似飞桨AI Studio这种深度学习平台就很好地说明了技术底座的巨大潜力。

达闼RobotGPT的价格策略解析

关于“得花多少钱能请动这位‘超级助手’”,具体定价的透明公开信息官方并未广泛披露在搜索可见范围内。结合目前国内大模型主流打法:

  • 国内主流模式一:**按量付费是基础做法**。想象一下按“消耗字词计算单元”计费,比如你和机器人互动问答,输入的指令算一次、它输出的回答再算一次。参考同行科大讯飞星火等,输入价格常在0.008元/千tokens附近浮动,输出则是0.0036元/千tokens左右,远低于国际同类如OpenAI GPT-4的收费水平。
  • 国内主流模式二:**套餐订阅制同样常见**。按月或按年付固定费用获得一定量使用额度,外加一些高级功能权限啥的。对标国外,通常有20-25美金/月起这种阶梯定价也很普遍。
  • **行业版定制方案可能为主流路径**:考虑到其在电力、医疗等专业领域的深度应用,提供包含模型、部署、行业知识库集成和持续支持的完整解决方案包,进行B端客户销售合作可能性较大。具体成本核算要看部署规模与定制深度。

**重要提示**:最准确的做法是直接联系达闼官方询问获取针对性的试用报价单或者企业合作方案。一些工具如算了么AI也能帮助评估AI成本,不过针对特定大模型报价还得看厂商官方渠道为准哦!

真实使用体验:从指令到执行有多“丝滑”?

甭管参数多华丽,好不好用得看实操!达闼机器人在特定巡检场景中的表现令人印象深刻:给它一张复杂设备控制盘图像,能快速辨识各表计位置及指针读数,结合之前“压力高于X值需记录并预警”指令自动生成结构化报告;若被临时要求去另一区域取个工具包,不再需要费劲修改程序重写代码逻辑,简单一句话它就理解该去哪、抓什么、带回来给谁。

这种“多模态统一认知-决策-执行”闭环体验很关键。背后是其模型在真实物理空间中对“空间坐标”和“物品语义”的强关联理解能力,让用户感知像和一个协作伙伴沟通而非操作冰冷设备设备。不过,大规模部署的成本及不同场景适应速度的差异仍是挑战。

无疑问,达闼正大步迈进具身智能前沿领域。正如在官方介绍和算法原理分析中传递的愿景,让机器真正理解我们的意图并主动协助执行任务,这正是未来机器人进入千家万户的关键一步。这条路在走通,而且前景光明着很!

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