AI和人形机器人技术的前沿，将在未来塑造我们的生活和工作方式，其主要目标是模拟和复制人类的外貌、动作和认知能力，以实现多种应用。类如人形机器人可被设计用于执行危险、重复或繁重的任务，以减轻人类工作负担。在服务和护理领域，人形机器人可以协助老年人和残疾人，提供家庭护理服务，甚至执行医疗手术。在教育和娱乐领域，可以用于教授各种学科，从语言到数学，还可以在儿童玩具和娱乐活动中扮演角色，以提供更多的自动化、支持和便利。这些机器人在多个领域都有潜在的应用，可以改善生活质量并推动科学和技术的发展。
AI模型在机器人中起着关键作用，它们为机器人赋予智能和自主性，使其能够理解环境、做出决策和执行任务。AI模型在机器人中的应用，包括计算机视觉、雷达和激光雷达处理、自主导航、自然语言处理、数据处理、机器学习与自适应。AI模型能够处理视觉数据，使机器人能够识别和理解周围环境，从而避免障碍物和与人类交互。机器人可以通过自然语言处理技术与人类进行沟通，执行任务并提供有用的信息，并且实现不断学习和改进其表现。最新的端到端机器学习方式（End-to-End Learning）是将AI模型与传感器、执行器和控制系统无缝集成，从而实现更高效的机器人性能。这种综合性的方法可以提高机器人的反应速度、精确性和多功能性，使其在各种领域都具有潜力。端到端学习依赖于大量的数据来训练模型。机器人可以通过观察和交互环境来积累数据，然后使用这些数据来学习执行任务。这消除了需要手动编程机器人动作的需求，将感知和决策步骤整合到单个模型中。这意味着机器人可以直接从传感器数据中提取有关环境的信息，并在同一模型内采取适当的动作。这简化了机器人系统的复杂性，提高了执行速度，更好地适应新环境和新任务，同时也更具泛化能力。端到端学习也面临一些挑战，如需要大量的标记数据、模型训练时间较长以及解释性较低。因此，在实际应用中，需要仔细权衡是否选择端到端学习方法，以及如何结合其他技术来解决机器人的执行能力问题。我认为端到端的学习方式更加适用于一些非严肃场景例如情感陪伴、教育、语言交互等场景。对于一些严肃场景，例如机械装配、搬运等固定规则类，编程机器人可能更为适合。
（作者：大摩新兴产业股票基金经理 陈修竹）
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