**多模态交互与机器视觉：推进机器人智能化进程的关键技术解析**

Github揽获1.6K星！南大、腾讯发布VITA-1.5: 迈向GPT-4o级实时视频-语音交互

例如，添加语音数据可能会对视觉内容的理解产生负面影响，因为语音特征与视觉特征差异显著，会在学习过程中造成干扰。🌲·网址为了解决这个问题，设计了一个三阶段的训练策略。核心思想是逐步将不同模态引入模型，使其在增强新模态能力的同时，保持现有模态的能力。3.1 阶段1：视觉-语言训练 阶段1.1 视觉对齐 目标是弥合视觉和语言之间的差距。视觉特征通过预训练的视觉编码器 InternViT-300M 提取，语言通过 LLM 引入。使用 20% 的描述性 Caption 数据进行训练，仅训练视觉。

DeepSeek的Janus-Pro表现如何？-虎嗅网

当机器人看到一张图片时，会用一个特别的“眼睛”（叫🍒SigLIP编码器）来仔细观察图片，然后，把看到的内容变成一串数字（高维语义特征）。这些数字像图片的“指纹”，能帮助机器人理解图片里有什么。接下来，数字会被整理成一排，通过一个翻译器（适配器）转换成机器理解的语言。当机器人需要根据文字描述画面时，它会用另一个工具（叫VQ tokenizer）把图片变成一串代码（离散ID）。这些代码，就像图片的“密码”，机器人可以根据密码重建照片。紧接着，代码也会被整理成一排，通过另一个“翻译器。

知产观点 | 秧歌机器人背后之宇树科技专利布局剖析与行业展望

是一种将计算机科学、图像处理、模式识别等多学科知识相结合的技术, 通过让机器模拟人类视觉系统的功能, 实现对客观世界中物体的识别、检测、测量和理解等任务。机器人在进行活动时, 首先需要对图像进行采集, 再通过图像传感器将光信号转为电信号, 最后由图像处理器进行处理, 从而使得机器人能对客观世界的物体进行识别和理解。宇树科技在机器视觉领域积极探索, 涉及机器视觉的专利数量为11件, 包括激光雷达、地图构建。除上述以外, 宇树科技涉及防护(通过设置缓冲层等方式, 保护机器人本体不。

奥比中光获53家机构调研：截至2025年6月30日，公司专利申请总量约1,682项，取得授权专利747项，其中发明专利296项（附调研问答）

问：近两年以ChatGPT为代表的各类人工智能大模型快速推动机器人智能性提升，将有望大幅推动机器人产业商业化落地，公司为众多机器人客户供应3D视觉解决方案，有自己开发机器人相关大模型吗？答：机器人业务方向是公司近年及未来重点布局和发展的重要战略方向之一。公司正在搭建机器人视觉产业技术中台，其🌅·网址中，“AI视觉感知和多模态交互大模型”旨在为机器人赋予智能化的“机器人之眼”，让机器人在“看到世界”的基础上进一步“看懂世界”。一方面，针对当前机器人视觉复杂场景应用痛点问题，公司研发抗强。

高端装备制造：传感器是人形机器人实现“具身感知”的关键

视觉传感器为人形机器人植入“眼睛”机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”，利用环境和物体对光的反射来获取及感知信💿息。通过光学装置和非接触传感器，自动 接收和处理真实物体的图像，获取所需信息或用于控制机器人运动。一个完整的机器视觉系统包括硬件和软件两部分，硬件主 要有光源、镜头、相机、图像采集卡等，软件则主要由图像获取、摄像机标定和获取发送目标点的坐标三部分组成。承载80%信息获取，机器人视觉为人形机器人“具身智能”中不可或缺的一环。与汽车视觉类似，机器人视觉需要在移动场景 中做到。