2025人形机器人“大脑”进化：多模态大模型赋能，开启万亿级新蓝海(2)

　　国内团队同样表现亮眼。字节跳动推出的GR-2模型先在3800万个互联网视频片段上完成预训练，学习人类在家庭、办公室等场景的行为模式，再通过数据增强与多视角训练微调。该模型不仅能处理105项桌面任务且平均成功率达97.7%，还能端到端完成货箱间的物体拣选——即使面对透明、反光或柔软物体，甚至从未见过的辣椒、葡萄等物品，也能精准抓取，展现出强大的泛化能力。

　　然而，具身大模型的发展仍面临三大挑战。一是泛化性弱，目前模型在特定场景表现优异，但切换到施工工地、嘈杂后厨等复杂场景，成功率便骤降，核心原因在于机器人操作数据量不足、对错误容忍度低。二是实时性差，谷歌RT-2的推理频率仅1-5Hz，输出运动频率1-3Hz，导致机器人“反射弧”长达0.3-1秒，远低于人类与实际应用需求；Figure机器人的延迟甚至达到2-3秒，影响任务效率。三是数据采集难题，真实数据收集成本高、难度大，而合成数据若生成不当，易出现与真实数据差距大或样式单一的问题，难以支撑模型训练。

　　为保障“大脑”高效运转，云计算与边缘计算构成了重要外延支撑。云计算凭借强大的算力与存储能力，为大模型训练提供保障——例如谷歌PaLM-E模型融合220亿视觉参数与5400亿语言参数，其训练需依赖云计算的分布式处理能力；同时，云计算还能让机器人随时随地获取算法支持，提升灵活性。而边缘计算则弥补了云计算的短板，它将计算能力靠近机器人终端，降低数据传输时延与安全风险，尤其适合工业场景——部分工厂不愿将设备数据上传云端，边缘计算可在本地完成数据处理，保障隐私与运行安全。目前，德州仪器TDA4x处理器、特斯拉DOJO D1芯片等边缘算力模组，已开始应用于协作机器人与Optimus，推动“云-边”协同成为主流架构。

　　随着2025年人形机器人进入小批量量产阶段，全球数千台机器人将进入工厂场景训练，这无疑会加速“大脑”的迭代进化。未来，随着大模型泛化性、实时性的突破，以及云边协同架构的完善，人形机器人有望在工业制造、家庭服务等领域广泛落地，真正开启万亿级市场的想象空间，成为改变人类生产生活方式的重要力量。