TSXDSY08R4D 由于GPT是大规模模型，模型的训练需要很大数量的样本，而四处活动的机器人可以获取大量图片、视频等信息，可以作为GPT的训练样本。特斯拉的Optimus机器人在训练视觉算法时，采用的数据集来自于特斯拉自动驾驶电动车采集的大量图像信息，这些自动驾驶带来的样本量远大于人工采集的样本量。同理，训练GPT模型时，可以使用高度自动化的机器人采集的各种情形下的图像信息作为训练样本，满足GPT模型对大规模数据量的需求。
2.GPT为机器人提供与人类交互的能力，间接带动机器人视觉产品的起量
GPT为机器人带来的核心的进化是对话理解能力，具备多模态思维链能力的GPT-4模型具有逻辑分析能力，已不再是传统意义上的词汇概率逼近模型。机器人接入GPT的可以粗略分为L0~L2三个级别：
lL0是仅接入大模型官方API，几乎没有做二次开发，难度系数较低；
lL1是在接入大模型的基础上，结合场景理解满足需求做产品开发，这才达到及格线；
lL2则是接入大模型的机器人企业基于本地知识做二次开发，甚至得到自己的（半）自研大模型（平民化大模型），解决场景问题，产品能做出来、卖出去，这才达到线。
目前，接入GPT的机器人已取得不错的与人类交互的效果，接入GPT-3的Ameca机器人不仅能与人类沟通，甚至能表达情绪。当被问到”一生中开心的一天“时，Ameca眨着眼睛并神色激动地说“诞生那一刻”让她开心；被问到“一生中悲伤的一天”时，Ameca眉头紧锁地回答：“我意识到我不会像人类一样体验到真爱、陪伴或简单的生活乐趣，这是一件令人沮丧的事情。”Ameca为我们描绘了一个未来机器人的粗略轮廓，在这背后，GPT技术正让机器人第一次真正睁眼看。仅仅是GPT-3已经让机器人获取了模仿人类对话地能力，未来的机器人接入GPT-4、GPT-5的交互效果令人期待。
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