机器人技术现状与挑战 - 当前餐饮机器人主要执行重复性任务如制作汉堡、薄饼等 但缺乏应对复杂厨房环境和突发状况的能力[1] - 传统机器人依赖预设编程 无法处理程序外情况 需要定义所有可能动作及效果[1][4] - 工业机器人如Levatas机器狗在限定场景表现良好 但无法适应开放环境任务[7][9] 大语言模型(LLM)与机器人结合 - ChatGPT等LLM为机器人提供海量知识库 弥补常识缺失 实现自然语言交互[5][12] - Google的PaLM-SayCan系统通过LLM理解高阶需求 如根据"健身完"自动选择健康饮品[21][22] - 南加州大学ProgPrompt方法将LLM生成代码与机器人执行结合 任务成功率显著提升[18][19] 技术突破与创新应用 - LLM参数规模爆发式增长 GPT-4达万亿级 北京智源"悟道2.0"达1.75万亿参数[12] - 普林斯顿团队利用GPT-3描述工具特性 使机器人掌握未见过工具的使用方法[23] - 多模态模型成为新方向 可同步生成语言、图像及行动指令[31] 行业应用前景 - 老年护理、家庭服务等领域潜力巨大 但当前技术尚不成熟[26] - 工业检测领域已实现自然语言控制 降低操作门槛[6] - 餐饮自动化可能被彻底改写 需突破物理执行瓶颈[4][14] 技术局限性 - 机器人传感器与执行器有限 难以匹配LLM的广泛语义理解[9][10] - LLM存在"幻觉"问题 可能生成不合理指令 需传统AI程序校验[27] - 物理世界随机性(如光线变化、物体形状差异)仍制约机器人表现[14] 伦理与社会影响 - 训练数据偏见可能导致机器人行为歧视 如面部识别中的种族差异[28][29] - LLM可能放大社会刻板印象 需建立防护机制[29] - 非洲等地区语言覆盖不足 LLM在非英语环境表现较差[28]