日前，TsingtaoAI推出的"具身智能高校实训解决方案-从AI大模型+机器人到通用具身智能"基于华为技术有限公司AI框架昇思MindSpore，完成并通过昇腾相互兼容性技术认证。
TsingtaoAI&华为昇腾联合解决方案
本项目"具身智能高校实训解决方案"以实现高校内的AI大模型与机器人技术结合为目标，提供从多模态感知到任务执行及反馈优化的完整架构。基于华为昇腾AI基础设施及昇思MindSpore框架，项目在技术深度、应用广度和创新性方面具有显著优势。架构包含以下四层逻辑模块：
1. 多模态感知层
该层通过融合语音、视觉及触觉数据，实现对物理环境的全面感知：
- 语音感知：利用如Whisper等自然语言处理模型将语音转化为文本，并解析指令意图。
- 视觉感知：采用深度相机构建三维环境模型，实现物体识别与空间定位，为任务提供视觉输入。
- 触觉感知：机械臂末端搭载力矩传感器，实时反馈抓取力，确保动作的安全性与精确性。
2. 多模态理解与决策层
- 多模态融合：通过华为昇思框架整合语音、视觉及触觉信息，利用如Yi-Large、CogVLM2等大语言模型解析复杂指令（如"将蓝色圆柱放在红色方块旁"），生成可执行的任务规划。
- 语义理解与推理：多模态信息经深度融合后，形成任务语义与目标坐标描述，指导机械臂操作。
3. 行动执行层
该层完成从指令解析到物理任务执行的闭环：
- 任务规划与路径生成：通过逆运动学算法将多模态决策转化为机械臂的关节运动指令，利用高精度六自由度机械臂完成任务。
- 实时调整：结合触觉和视觉反馈，实时优化路径与动作参数，提升任务完成效率与稳定性。
4. 学习反馈层
此层致力于持续提升系统性能：
- 强化学习与仿真优化：在仿真环境中，通过深度强化学习优化执行策略，使系统不断进化以适应复杂动态环境。
- 教学数据记录与分析：记录实训中的任务数据，供学生复盘并设计优化方案。
技术创新与应用场景
- 技术创新：以大语言模型、3D视觉和多模态感知为核心，结合华为昇腾的高性能AI计算平台，提升机械臂在感知、理解和执行方面的能力。
- 应用场景：通过任务分解和多模态数据处理，培养学生对多模态感知和自然语言指令执行的理解，支持本科及研究生在智能机器人、自动化、人工智能等方向的实践教学。
该方案不仅推动了高校智能教育体系的现代化升级，更为行业具身智能技术提供了标准化的实训范式。