11月23日，記者從成都人形機器人創(chuàng)新中心了解到，該中心繼續(xù)在技術(shù)創(chuàng)新上實現(xiàn)突破，于近日全國首發(fā)基于擴散架構(gòu)的人形機器人高速推理模型R-DDIRM（Denoising Diffusion Implicit Robot Model），這是繼今年5月推出中國首個基于擴散架構(gòu)人形機器人任務(wù)生成式模型R-DDPRM（Denoising Diffusion Probability Robot Model）后，該中心在擴散架構(gòu)領(lǐng)域取得的進一步突破。

據(jù)介紹，R-DDIRM模型在參數(shù)優(yōu)化、動作柔順度以及數(shù)據(jù)采集效率方面取得了顯著進展。該模型參數(shù)量僅為0.25B，遠(yuǎn)低于同類模型，但能在保證高性能的同時，實現(xiàn)更加高效、流暢的推理和決策過程。

通過演示視頻可以看到，人形機器人在不斷被干擾的情況下，依然能夠迅速精準(zhǔn)地將目標(biāo)物體擺放到指定位置，充分展現(xiàn)了R-DDIRM模型在復(fù)雜環(huán)境中絲滑、高效處理各種任務(wù)的能力。

此外，R-DDIRM模型的一個顯著特點在于其反應(yīng)速度與人類相仿，展現(xiàn)了一種高效的學(xué)習(xí)能力：訓(xùn)練頻次越低，標(biāo)志著其“智慧”程度越高。據(jù)了解，以往機器人的訓(xùn)練過程往往需要累積上萬次的數(shù)據(jù)采集，而R-DDIRM模型成功將這一數(shù)字銳減至50次，實現(xiàn)了在數(shù)據(jù)采集效率方面的飛躍。這一進展將極大加速人形機器人的學(xué)習(xí)和適應(yīng)過程，增強機器人在執(zhí)行具體任務(wù)中的反應(yīng)能力，從而提高應(yīng)用效率和用戶體驗。

據(jù)介紹，R-DDIRM模型的推理速度達(dá)到了R-DDPRM模型的10倍以上，這意味著人形機器人在執(zhí)行任務(wù)時能夠更快做出決策和反應(yīng)，從而更有效地完成任務(wù)。這一提升將為人形機器人在緊急救援、智能制造等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用提供有力支持，同時也為人形機器人產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

——信息來自：成都商報