再向新行｜DeepSeek如何赋能人形机器人“大脑”？
发布时间：2025-02-26
信息来源：北京亦庄微信公众号
字体：
大
中
小
打印
发布时间：2025-02-26
信息来源：北京亦庄微信公众号
近日，在北京经开区落地人形机器人总部的优必选，正基于DeepSeek-R1研发适用于人形机器人的多模态具身推理大模型，结合真实场景的数据进行训练和调优，加快人形机器人在工业场景的规模化部署。
以DeepSeek-R1为代表的推理大模型
能赋予人形机器人更智能的“大脑”
具体表现如何？
优必选的初步测试结果显示，经过视觉、文本等多模态能力扩展的DeepSeek-R1，能让人形机器人在执行任务前结合看到的场景和接收到的指令进行思考验证并做出反应。该模型这种不需提前学习范例就能完成任务的“零样本推理能力”与调优后的同量级大模型推理水平相当。
但从研发验证到实际应用之间，还需要足够的真实场景数据去训练和调优，才能达到工业级应用效果。目前，优必选正基于DeepSeek-R1进一步研发适用于人形机器人的多模态具身推理大模型，以期用真实场景的数据进行调优后进一步提升性能表现。
接下来，这三方面将成为优必选具身智能结合DeepSeek技术赋能人形机器人加速工业场景落地的重点：更精准的任务分解和规划流程、复杂环境中更准确的反应和决策结果、助力人形机器人规模化部署和协作。
首先，如何让任务分解和规划流程能力更精准高效？不同于此前需要大量中间过程，优必选将基于DeepSeek-R1调优推理大模型，用丰富的工业场景真实数据进行训练，并通过同态推理等技术加速思考过程，实现用户只需下达一个口头指令，工业人形机器人Walker S1的“大脑”就能较快地将指令拆解为若干子任务，并做好任务规划。
优必选人形机器人工业场景实训。
以搬运为例，任务能被该模型拆解为“识别货物→规划路径→抓取货物→放置货物”等环节，Walker S1在执行中将不同环节的子任务转换成更加微观的速度、角度、力度等信息，并根据现实情况进行动态调整，工程师也只需对任务拆解的结果进行验证，有效提升人形机器人执行任务的效率。
其次，面向复杂环境，相比于传统工作任务流遇障碍会出现失去响应的情况，基于DeepSeek-R1的多模态具身推理大模型经过真实数据调优后，可以让人形机器人具备类似人类常识的推理能力，更快做出判断和反应。而且，在任务执行的决策过程中，该模型还能帮助人形机器人采用更符合现实逻辑的动作组合，提升动作执行的准确率。
真实数据有助于优必选对大模型进行训练和调优。
聚焦助力人形机器人规模化部署和协作，优必选将基于DeepSeek-R1的多模态具身推理大模型，支持人形机器人进一步提升泛化性，减少适配成本，并通过优化模型的推理效率，让人形机器人在端侧有限算力基础上更快反应，满足实时性的需求。今后在大规模场景中，多模态具身推理大模型将助力人形机器人实现群体协作，比如在工厂搬运任务中，多台机器人能自如应对复杂环境和动态需求，并高效调度成百上千个料箱。
优必选工业人形机器人Walker S1在富士康龙华工厂实训。
优必选工业人形机器人Walker S1在比亚迪工厂与无人物流车协同执行搬运任务。
截至目前，优必选工业人形机器人Walker S系列已经进入东风柳汽、吉利汽车、一汽-大众青岛分公司、奥迪一汽、比亚迪、北汽新能源、富士康、顺丰等多家企业实训，积累了丰富的工业场景的真实数据。随着优必选利用这些真实数据对DeepSeek-R1多模态具身推理大模型进行更多训练和调优，将进一步提升Walker S系列的实训表现，加快实现规模化的部署。据悉，今年，优必选将会在工厂规模化部署工业人形机器人，在多台人形机器人之间实现复杂任务的拆解、工作任务的调度和协同。
相关人物
