底層硬件加大模型，智能機器狗拓展更多落地應用

電子發燒友網報道（文/李寧遠）在生成式AI、大模型已經席卷了各行各業的當下，人形機器人是最受備受關注的機器人類型。在人形機器人或者說仿生雙足機器人之前，仿生四足機器人也是備受關注的存在。

四足機器人，更為人熟悉的名字是機器狗，在很多舞臺上我們已經見到過機器狗靈活的表演。這些多足機器人可以代替人類在很多環境中完成機動作業，是高敏捷性、快速運動的代表機器人類型。

離線大模型＋機器狗

當前，機器人正在與人工智能技術深度融合，仿生四足機器人也不例外。雖然現在機器人的控制、計算、多模態感知融合等方面還有很大挑戰需要克服，但是我們也看到了人工智能功能正在機器人身上得到初步應用。

去年宇樹科技發布的Go2就搭載了大模型用于強化交互，今年不久前，西北工業大學光電與智能研究院宣布聯合中國電信人工智能研究院在探索離線具身智能應用方面就取得了階段性進展。

西北工業大學團隊將機器狗搭載離線大模型，應用在智能導盲場景，開發出離線大模型具身智能導盲機器狗，驗證了其智能人機交互、智能乘梯引導、智能過街引導、智能室內引導等功能。

根據相關報道，該機器狗使用的是InternLM2大模型，這是商湯科技與上海AI實驗室聯合香港中文大學、復旦大學發布的大模型。InternLM2龐大的訓練基礎和優越的性能表現在同類模型中是比較突出的，同時它也保持了開源和商用免費授權。

在該應用中，西北工業大學團隊結合目前最新的大模型量化壓縮和加速推理技術，成功將1.8B的大模型部署到了機器狗的計算平臺上。1.8B離線大模型與機器狗內置的2Nano＋1NX邊緣算力驗證了離線具身智能的可行性。

據悉，該項目會進一步與電信星辰大模型相結合，探索在線與離線相融合的分布式異構具身智能機器人方案。

靈活的機器狗，強大的底層硬件

除去大模型給終端應用帶來的智能化決策和計劃生成，機器狗作為高敏捷性、快速運動的代表機器人類型，離不開底層硬件賦予它基礎性能。

目前機器狗配置，已經是相當豪華。在感知上，各類傳感器加持的機器狗已經可以感知周圍的各種環境。以小米的CyberDog2為例，深度攝像頭、RGB攝像頭、語言攝像頭、觸摸傳感、激光雷達、超聲波、ToF均有搭載。4D激光雷達現在也開始應用在機器狗上，這些傳感配置讓機器狗既能看到也能感知。

在核“芯”的配置上，同樣以小米的CyberDog2為例，NVIDIA Jetson Xavier NX加全志MR813也是很經典的機器人方案，CyberDog2還額外加了一顆全志R329協處理器。

高算力保證機器狗可以流暢地處理從傳感器系統捕獲的大量數據，使其能夠更精準地進行機器狗的避障及路徑選擇，并處理智能交互相關數據。MR813，在掃地機器人中常見的型號，主要負責算法執行、運動控制、電源系統管理等工作，由它驅動機器狗身上的電機做出高精度的動作響應。另一個協處理器則主要處理語音交互。

仿生四足機器人能實現靈活的運動，全面的感知以及智能的交互，背后是這些強大基礎底層硬件與人工智能技術融合合力推動的。

小結

隨著具身智能概念越來越熱，還會有不少AI大模型在機器人終端上落地的進展?；A且強大的底層硬件構建起了靈巧敏捷的四足機器人，AI大模型和四足機器人的融合落地會進一步拓寬機器狗的應用場景。