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总结：大模型如何赋能人形机器人

人形机器人被视为实现通用人工智能的有效途径，因为它提供了功能可见性和现实具象性，这些是当前大模型（如ChatGPT）所欠缺的。在逻辑上，人形机器人对标人类结构，包括感知输入、大脑、小脑和身体等部分，其中机械结构和传感器决定智能化下限，而大脑和小脑由AI大模型提升。

AI大模型通过增强“大脑”（决策、感知输入）和“小脑”（任务执行、编程）全面赋能人形机器人。例如，大语言模型如ChatGPT改善人机交互，多模态模型如Google Gemini支持视频输入和高精度控制输出，使任务级编程成为可能。

科技巨头（如Google RT-2和ChatGPT）正率先应用大模型于机器人领域，推动“大脑”和“小脑”快速进化，示例包括行为规划和闭环控制。

投资建议聚焦于机器人产业链的特定环节：视觉传感器（如奥比中光）、力矩传感器（如柯力传感）、触觉传感器（如奥迪威）、位置传感器（如汇川技术）、运动控制器（如固高科技）和算力公司（如寒武纪）。重点推荐伟创电气。

风险包括智能化不及预期、成本下降乏力行业竞争加剧。

关键图表和数据（基于报告）

• 图表1：人形机器人实现通用人工智能路径。
• 图表12-13：Gemini模型性能比较，展示多模态优势。