当AI大模型卷向服务机器人，会有哪些新故事？｜硬氪分析

作者｜黄楠编辑｜彭孝秋不久前，英伟达成立通用具身智能体研究实验室（GEAR）的消息曝光，将机器人再度推上了风口。 过去一年，AI 大模型浪潮中，以大模型+机器人的路径，为人与机器共存提供新的交互模式。甚至有观点认为，机器人大脑的进化速度，主要取决于大模型的发展速度。 市场对机器人的火热反映到实际的资本环境上，是动辄数亿、乃至数十亿的融资项目、相关零部件规模陡然增长、以及下游概念股也乘风而起......具身智能，成为机器人落地故事里备受瞩目的关键词。 但进入实际的落地中，机器人只能完成一些定制化任务，缺乏对复杂场景认知能力，应用局限；而另一边，机器按照已设定算法运行，也难以产生更大智能，思考能力和决策能力无法得到提升。如何让具身智能机器人在与人、环境的不断交互中继续学习，成为了一个关键命题。 开放场景下的机器人难题长久以来，AI和机器人领域都存在着一个经典悖论——莫拉维克悖论提出，和传统假设