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RT-2面世，机器人软件系统再迭代！
发布时间：2024-05-21 09:38:24 浏览量：146次
RT-2面世，机器人软件系统再迭代！
Google DeepMind发布了新的Robotic Transformer 2(RT-2)，这是一种视觉-语言-动作(VLA)模型，可以将知识转化为机器人控制的通用指令。
RT-2建立在Robotic Transformer 1(RT-1)的基础上，通过多任务演示训练，展现出超越机器人数据的泛化能力。
RT-2以VLM为基础，实现了对机器人的控制，通过Pathways Language and Image model (PaLI-X)和Pathways Language model Embodied (PaLM-E)的支柱。
相比之前的模型，RT-2的泛化性能大幅提高，Google DeepMind进行了大量机器人试验并展示了优秀的机器人策略。
多模态快速发展，更多应用场景
从VLM到VLA，主要进展在于将机器人动作指令直接作为模型token输出，省去了VLM模型将输出的指令翻译成底层控制信号的步骤。
RT-2表明VLM可以转化为强大的VLA模型，通过PaLI-X和PaLM-E带来了高度改进的机器人策略和更好的泛化性能。
ViT模型将语言模型的transformer架构用于视觉模型，统一了CV和NLP的架构。2020年，谷歌推出Vision Transformer（ViT）模型，证明了直接将Transformer结构应用于视觉模型的成功。
产业节奏展望
机器人软件模型算法不断提升，有望加速提升通用机器人与行业机器人的可能性，带动下游需求产生。
行业机器人分为工业机器人、服务机器人和特种机器人，将有望广泛应用于各个行业领域。
行业机器人的发展将加速行业智能化进程，多模态GPT的快速发展助力机器人在交互、规划、泛化和感知能力方面提升。
报告总结
火星时代教育认为机器人软件系统迭代加速，将推动机器人应用在各个行业领域。我们期待在未来几年内看到机器人在智能家居、通用机器人、虚拟现实等领域的应用。
风险提示
机器人技术迭代不及预期风险：若机器人技术迭代不及预期，则可能对产业链相关公司造成不利影响。
经济下行超预期风险：宏观经济景气度下行可能影响整个产业链的发展和增长。
行业竞争加剧风险：行业内竞争加剧可能会对企业增长产生威胁。
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