以ChatGPT為例的大規模預訓練模型使機器人能夠準確L會人類意圖,提升機器人的人機互動能力,未來有望賦能陪伴、導攬、教育、客服、導診、康復護理機器人應用。
ChatGPT大規模預訓練模型互動能力實現突破
1、回答問題語言流暢、內容自洽
2、可生成代碼、進行數學計算和邏輯推理
3、會承認之前對話中它自己出現的錯誤
4、拒J用戶違反道德和法律的請求
5、答案不偏不倚考慮多方利益視角
6、能指出用戶要求中不正確的前提假設
| 資料獲取 | |
智能導診機器人在醫院服務 |
|
| 服務機器人在展館迎賓講解 |
|
| 解決方案 | |
| == 資訊 == | |
| » 機器人的自由度,直接影響到機器人的機動性 | |
| » 機器人系統的結構:機械手、環境、任務 和 | |
| » 2025年智能焊接機器人產業發展藍皮書: | |
| » 商用服務機器人控制系統的組成:任務規劃, | |
| » 具身智能工業場景,精準、重復的任務流程成 | |
| » 智能機器人的傳感器的種類:內部傳 感器和 | |
| » 前臺智能機器人對傳感器的要求:基本性能要 | |
| » 各地對具身智能核心發展需求:產業端落地, | |
| » 2025年中國具身智能產業發展規劃與場景 | |
| » 按控制方式進行分類,機器人分為二種:非伺 | |
| » 按機械手的幾何結構進行分類,機器人分為三 | |
| == 機器人推薦 == | |
服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
智能消毒機器人 |
|
機器人底盤 |
![]() |