谷歌机器人模型梳理 原图定位 整体上谷歌的机器人大模型在训练数据方面呈现出数据量持续扩大,数据来源逐渐丰富,覆盖的任务种类持续扩张的发展趋势;模型算法层面上,Transformer 成为主要的解决方案。在大语言模型结合的路线中模型参数量有所扩大,但是也面临着计算速度不足导致机器人控制频率较低的问题。展望未来,高质量数据集的收集、边缘侧算力的发展和更高效的模型架构创新等都是后续机器人模型发展中需要密切关注的方向。