星動紀(jì)元成立于2023年8月，由清華大學(xué)交叉信息研究院
孵化；在之前小星的技術(shù)積累下，24年8月星動紀(jì)元發(fā)布一款產(chǎn)品級人形機器人星動STAR1與靈巧手
XHAND1;2024 年12月，星動紀(jì)元推出了端到端原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力，
“人形機器人+自研靈巧手”成為星動紀(jì)元的產(chǎn)品特色。
在24年12月公布的ERA-42 是國內(nèi)真正意義上的端到端原
生機器人大模型，比肩世界L先水平。該原生大模型具備端到端原生架構(gòu)，強大的模型泛化能力以及規(guī)模
化能力，是真正的具身大模型，與自研五指靈巧手星動XHAND1 結(jié)合后，能夠完成超過100種復(fù)雜靈巧的
操作任務(wù)，體現(xiàn)星動紀(jì)元對通用智能體的理解與技術(shù)突破
普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu)，實現(xiàn)萬物互聯(lián)，全場景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局
機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關(guān)鍵
欠驅(qū)動手硬件集成度G，整體系統(tǒng)簡潔G效、體積小、質(zhì)量輕，便于進行動力學(xué)分析;存在功能性不足,對于精度要求比較G的手指精巧控制無法勝任
具有完全可重復(fù)的運動軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較G的場合,在工業(yè)場合， 例如組裝、測量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運動學(xué)分析控制時，整體的靈活性差
機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細(xì)觸覺感知,構(gòu)建大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復(fù)雜的抓取和操作任務(wù)
當(dāng)人們認(rèn)為機器人是有意圖的代理時，他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結(jié)果,意圖歸因在人機交互中起著至關(guān)重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調(diào)整人們對機器人意圖的感知
移動機器人系統(tǒng)用于解決探索性化學(xué)中的三個主要問題以及根據(jù)數(shù)據(jù)決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
大模型可加快人形機器人復(fù)雜任務(wù)訓(xùn)練速度,提升任務(wù)生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數(shù)據(jù)訓(xùn)練能力
NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復(fù)雜；多模態(tài)大模型融合不同模態(tài)的信息并提G模型的標(biāo)識能力
NLP 大模型是人工智能L域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學(xué)習(xí)的計算機視覺模型,多模態(tài)大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)信息聯(lián)合起來進行訓(xùn)練的模型
機器人大腦提G人形機器人的人-機-環(huán)境共融交互能力,支撐全場景落地應(yīng)用;機器人小腦提升人形機器人非 結(jié)構(gòu)化環(huán)境下全身協(xié)調(diào)魯棒移動、靈巧操作及人機交互能力
英偉達(dá) GR00T讓人形機器人理解自然語言文本,語音,視頻,以模仿人類運動;阿里云機器人大模型可賦予機器人知識庫問答,工藝流程代碼生成,機械臂軌跡規(guī)劃,3D目標(biāo)檢測和動態(tài)環(huán)境理解等全方位能力
