多模态大模型和多模态机器人都有多模态，大模型的多模态指能够处理和理解
多种不同类型数据输入的人工智能模型，
即多模态交互。这些数据类型通常包括但不限于文本、图像、声音、视频等。
2024年5月 ，OpenAI 在官网正式发布新旗舰模型 GPT-4o 多模态大模型，其中o
代表的是omni，即“全能”，GPT-4o 可以实时对音频、视觉和文本进行推理。
多模态机器人具有以下综合
了行业提出的多模态机器人的一些要素特征：
1、 多模态感知能力
多模态机器人需要具备视觉、听觉、触觉等多种感知能力，以理解和响应周围
环境。例如，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术可以帮助机
器人进行即时定位和地图构建，而语音交互技术则赋予机器人“能听会说”的能力。
2 、多模态交互
机器人通过语音、触觉反馈、视觉显示等多种方式与人类进行交互，提G用户体验和机器人的可用性。
3 、自主决策与学习
多模态机器人需要具备自主决策能力，能够根据感知到的信息做出合适的行动
选择。同时，通过机器学习和强化学习等技术，机器人能够不断学习优化其行为策
略。
4、 运动能力
无论是轮式、腿式还是多关节臂，多模态机器人都需要有适应不同地形和任务
的运动能力。
5、 硬件平台
多模态机器人的硬件平台包括传感器、执行器、计算单元等，它们是实现机器
人功能的基础。
6 、软件架构
包括操作系统、中间件、AI算法等，它们共同构成了机器人的“大脑”，负责处
理感知信息、做出决策和控制机器人的动作。
7 、物理世界的交互数据
为了训练具有物理世界交互能力的机器人模型，需要收集大量的真实世界交互
数据，这些数据包含了与物理环境互动的丰富信息。
8、 鲁棒性和泛化能力
多模态机器人需要具备处理现实世界中长尾事件的能力，这些事件在实验室环
境中很少见，但在真实世界中可能会频繁发生。
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