随着人工智能技术的日新月异，“智能”这一词汇已逐渐融入我们的日常生活。具身智能，作为连接虚拟与现实世界的桥梁，正通过依附于物理实体，如人类或动物般的身体，去探索、认知并影响这个世界。在这一领域中，人形机器人无疑是最为引人注目的“高级形态”。
构建一个人形机器人并非易事，它至少需要六大核心系统的协同工作：机械系统赋予其形态与动作；控制系统确保指令的精准执行；驱动系统提供动力源泉；感知系统使其能够感知外界；人机交互系统实现与人类的沟通；而环境交互系统则让其能与周遭环境进行互动。这些系统的集成，得益于近年来计算机视觉、自然语言处理、认知推理、机器人学、博弈论与伦理学以及机器学习等学科的飞速发展。
在通用大模型的加持下，人形机器人拥有了更加“聪明”的头脑。无论是语言大模型还是视觉大模型，都能帮助它们更好地理解文本与视觉信息，就像拥有了一个高度发达的大脑，使其能够更深入地认识世界。与传统机器学习相比，通用大模型为人形机器人提供了前所未有的理解力、连续决策能力以及人机交互能力。例如，大语言模型能够让人形机器人更好地理解并应用高级语义知识，自动拆分任务，无需人工一步步指导。
多模态AI的兴起，为人形机器人的快速发展与实际应用开辟了新的道路。通过跨模态学习，大模型能够更有效地处理不同类型的信息，提升其智能与适应能力。然而，这也对数据与算力提出了更高要求。青云智算凭借其高效提升资源使用率的优势，在通用大模型训练与互联网企业服务中发挥了重要作用。
在实际部署中，人形机器人需要面对的是特定环境与用户需求。为了适应这些场景，可能需要基于通用大模型训练出小型化、场景化的模型。这些小型模型的训练所需算力远低于通用大模型，具体需求取决于模型的复杂性与训练数据集的大小。自建小型GPU数据中心，优化GPU资源利用率，成为了一个可行的选择。
人形智能机器人作为具身智能体的终极形态，不仅在提高生产力、节省体力方面展现出巨大潜力，更在情感陪伴方面发挥着不可替代的作用。然而，要实现这一目标，具身智能体必须能够更多维地探索世界，实现智能的自动化。这要求我们在控制机器人的具身智能模型上不断迭代与优化，提高开发效率。
青云为人形机器人的实际业务部署提供了灵活且全面的框架。通过云边协同架构，根据任务需求与实时负载动态调整资源分配，优化云端与边缘的资源使用。在边缘节点部署轻量级模型与推理引擎，降低了对云端资源的依赖，减少了延迟。这种架构不仅提高了人形机器人的响应速度，还降低了运营成本。
随着老龄化社会的到来，人形机器人正逐渐成为解决现实问题的关键。目前已有一些简单的智能设备能够帮助老年人完成日常任务，如去卫生间、辅助吃药等。然而，在精细化与广泛应用方面仍有待提升。人形机器人作为人工智能的载体，要具备人类般的操作能力，需要强大的推理能力与边缘算力支持。而青云所擅长的云边协同技术，正为人形机器人的持续演进提供了有力保障。
