2023年6月，谷歌Deep Mind推出多具身形态、多任务通用智能体RoboCat——一种基于视觉目标条件的决策Transformer，可处理动作标注的视觉经验数据，能够通过自身生成的数据进行训练迭代实现自我改进。

在2025 世界人工智能大会上，傅利叶携即将发布的人形机器人GR-3 和全新升级的“具身智能康复港”重磅登场，传递“以机器人科技赋能人类生活”的公司愿景。

视觉语言模型的语义推理、问题解决和视觉理解能力对需要在真实环境中执行多种任务的通用机器人而言极具价值。然而，机器人应如何获取此类能力尚不明确。

ARIO数据集规模：共有258 个场景系列（Series），321064 个任务（tasks），3033188个轨迹片段（Episodes）。这些数据来自3种方式：真实世界采集 +仿真模拟生成+开源数据集转换。

1、什么是深度学习1.1 基本概念深度学习即深度神经网络学习，其概念源于人工神经网络的研究，是一种特殊的机器学习形式；其目的在于建立和模拟人脑进行分析学习的神经网络，通过模仿人脑的接受和反馈机制来解释数据；深度学习整个过程就是数据采集、数据处理、数据训练和数据优化，最后形成高准确率的识别分类模型；图1. 深度学习、机器学习及人工智能三者关系1.2 多层感知器多层感知器包含三种类型的神经网络层：输入

Jetson AGX Thor开发者套件定价3499美元（约合人民币2.50万元）；Jetson T5000购买1000片以上，单价为2999美元（约合人民币2.15万元），现已通过全球NVIDIA 授权经销商发售。

在2025 世界人工智能大会上，傅利叶携即将发布的人形机器人GR-3 和全新升级的“具身智能康复港”重磅登场，传递“以机器人科技赋能人类生活”的公司愿景。

近日，一项名为“HITTER”的研究项目取得重要突破 —— 该项目提出人形机器人乒乓球的分层框架理论，将基于模型的规划器与基于强化学习的全身控制器相结合，并以宇树机器G1为试验平台完成验证。

国内具身智能机器人开源数据集：RoboMIND。目前，数据集包含10.7万条机器人轨迹（任务成功的轨迹），涵盖479种任务、96种物体类别和38种操作技能；

RH20T数据集规模：数据集总数据量达20TB，包含超 11 万个高接触度机器人操作序列与等量的11万个人类演示视频，共计超 5000 万帧图像。该数据集包含视觉、触觉、音频等多模态信息，覆盖147种任务与42种技能。