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· 语义理解与决策：大语言模型赋予机器人理解人类自然语言指令的能力，例如通过指令调整清洁模式或规划复杂任务流程。
· 多模态感知融合：视觉-语言-动作（VLA）模型整合传感器数据（如视觉、触觉），使机器人能动态适应环境变化，如识别地面材质调整步态。
· 训练优化：大模型设计强化学习的奖励函数，加速机器人技能学习效率。
· 物理验证场景：机器人在真实环境交互产生的数据（如抓取力度反馈、环境障碍信息），可修正大模型的“幻觉”问题，提升决策可靠性。
· 跨*域数据生成：商超、仓储物流、工业、医疗、科研教育等场景的实操数据为大模型提供稀缺训练样本，推动通用能力进化。
具身智能机器人开发平台参数：
尺寸：600 x 664 x 1800 mm；
臂展：1710 mm；
总自由度：2 + 1 + （7+1）x 2 = 19 DoF；
电池容量：48V 60AH；
单臂自由度：7 DoF（不含夹爪）；
升降范围：0.5 ~ 1.7 m；
*大速度：1.5 m/s；
系统环境：Ubuntu + Docker；
外骨骼配置：双臂七轴同构；
具身智能机器人本体五大核心模块全部开放：
底层源码开放；
支持力位混控；
7 DOF 机械臂探索更多操作空间；
智能线控底盘；
非线性矫正二指夹抓；
伺服升降平台；
多模态感知；
具身智能机器人开发平台软硬件*体协同：
轮式半人型具身智能机器人设计适配多种场景，助力快速落地；
开发者工具包支撑集成商二次开发，助力场景落地；
外骨骼遥操作系统提供更丝滑、精准与舒适的操作体验；
可视化操作面板实现多视角遥操作画面超低延时监看；