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大模型转具身智能,需要补充哪些知识

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链载Ai 显示全部楼层 发表于 4 小时前 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题

2025年是大模型应用元年,也是大模型企业能否生存下来的关键一年。随着行业内的资本悉数入场,大模型企业如果没有自我造血能力,将很快被淘汰出局。2024年大模型“六小虎”部分企业放弃预训练,就是行业危险的信号。大模型工程师们纷纷思考自己的出路。

具身智能赛道就是不错的选择。具身智能通过身体与环境的互动来学习和理解世界,它为大模型提供了物理载体和感知反馈,同时,大模型为具身智能装上了“大脑”,提供决策支持和知识推理。
具身智能应用落地涉及到核心模块包括:VLM、VLA、机器人视觉(检测及位姿估计)、轨迹规划与控制、抓取等。目前企业招聘具身智能工程师时,候选人不仅要熟悉算法理论知识,还得具备深度学习、Manipulation相关的算法落地及实项目经验。

(截图来源:boss)

我们整理了国内外10余家具身智能企业的招聘描述,总结来看,它们需要的工程师人才需要掌握以下4个知识栈:

1. 机器人学基础知识,比如运动学、动力学等;

2. 深度学习模型,比如Transformer、LSTM等;

3. 编程能力,比如C++编程或者Python编程;

4. 机械臂操作与抓取,或者机器人运动控制的项目经验。

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