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本书探讨了具身智能机器人的发展及其对自主经济的影响与发展，并展望其历史与未来。内容涵盖了机器人的计算系统、自主机器人的感知系统和定位系统，以及规划与控制系统。书中详细描述了具身智能机器人的大模型及其在机器人计算中的应用，探讨了大模型是否会带来颠覆性变革。书中还讨论了构建具身智能基础模型的方法，如何通过加速机器人计算来满足实时性需求，以及算法安全性和系统可靠性的问题。最后，本书还介绍了具身智能的数据挑战、实际应用案例研究，并对未来发展进行了总结与展望。

◾ 为什么写这本书？

具身智能在最近半年突然成为一个很火爆的话题，但是目前对具身智能技术有许多不同的解释，笔者总结了三个关于具身智能的原则：第一，具身智能系统不能依赖预定义的复杂逻辑来管理特定场景，而是能够灵活应对多变的环境。第二，具身智能系统必须包含进化学习机制，使其能够不断适应运行环境，从而允许具身智能系统从经验中学习。第三，环境在塑造物理行为和认知结构方面起着关键作用。环境不仅是具身智能系统操作的舞台，更是影响和塑造系统行为和认知发展的关键因素。

具身智能由于具备从环境中学习的能力，因此展现出高度的通用性。通过将具身智能技术赋能到不同类型的机器人本体，能够快速渗透到各行各业，从而显著提升生产力。笔者写作本书的目的在于系统性地总结和分析当前具身智能机器人系统的发展现状和前沿研究，为未来的研究和开发工作提供指导。

具身智能机器人系统涉及多个学科，这本书有助于促进跨学科的交流与合作，推动各领域专家共同解决复杂问题，实现技术突破。随着具身智能机器人技术的快速发展，相关人才的需求也在不断增加，这本书可以作为高校和科研机构的教材，为学生和研究人员提供系统的学习资源，培养更多的专业人才。

具身智能机器人技术的发展需要统一的标准和规范，通过系统地梳理和介绍现有技术和方法，可以为制定行业标准提供参考，推动技术的标准化和规范化发展。

具身智能机器人技术对社会的影响越来越大，通过这本书可以向公众普及相关知识，提升社会对新技术的认知和接受度，为技术的发展创造良好的社会环境。

具身智能机器人在解决实际问题中展现了巨大的潜力，例如在养老、医疗、灾害救援等领域，这本书可以为研究人员和工程师提供具体的技术解决方案，帮助他们更好地应用技术，解决现实中的各种挑战。

◾ 本书内容

读者能够深入浅出地理解具身智能机器人系统，首先，在第一章与第二章，笔者介绍了具身智能机器人的背景知识。第一章笔者讨论了具身智能机器人对经济的影响，特别是具身智能机器人如何在自主经济中发挥作用，包括它们对不同产业的推动作用、提升效率和创造新的经济机会的潜力。还探讨了自主经济的概念及其与具身智能机器人的关系。在第二章，笔者介绍了具身智能机器人的历史与未来，回顾了具身智能机器人从诞生到现在的发展历程，介绍了关键技术的突破和里程碑事件。同时，展望了未来的发展趋势和可能的技术方向。

在第二部分，包括从第三章到第六章，笔者介绍了具身智能机器人的基础模块，涵盖了机器人计算系统、自主机器人的感知系统、定位系统以及规划与控制系统的详细内容。首先，笔者介绍了机器人计算系统的架构和关键组件并探讨了如何通过设计和优化满足机器人的计算需求。接着，深入分析了自主机器人的感知系统，涵盖了多模态传感器技术及其数据处理算法，展示了如何实现环境感知、物体识别和场景理解。随后，详细介绍了自主机器人的定位技术，如GPS、惯性导航系统、视觉定位和激光雷达等，分析了各类技术的原理、优劣和适用场景。最后，探讨了自主机器人的规划与控制系统，包括路径规划、运动控制、任务分配和决策算法，阐述了这些系统如何支持机器人的自主行动和任务执行，特别是在复杂环境中的应对策略。

第三部分，包括从第七章到第九章，笔者对具身智能机器人大模型进行了全面综述，涵盖了其发展现状和前沿研究，详细介绍了大模型的构建方法、训练数据、模型架构和优化技术。探讨了大模型在机器人中的多种应用，如自然语言处理、多模态感知等方面。进一步分析了大模型在机器人计算中的具体应用，评估了大模型在计算能力、数据需求和实际应用中的优势与挑战。讨论了大模型是否会带来颠覆性变革，还是对现有技术的渐进性改进，并展望了其未来的发展方向。此外，还详细介绍了构建具身智能基础模型的基本方法和步骤，包括数据收集、预处理、模型训练和评估。探讨了如何构建具有泛化能力和高效能的基础模型，以支持各种具身智能应用。这些内容共同为读者提供了对大模型驱动的具身智能机器人技术的深刻理解和全面认识。

第四部分，包括从第十章到第十三章，笔者深入探讨了提升机器人计算实时性、算法安全性、系统可靠性以及具身智能数据挑战的具身智能机器人系统研究的各个方面。首先，笔者介绍了通过硬件加速和算法优化提升机器人计算实时性的技术，分析了这些技术在提高计算效率、降低延迟和满足实时性需求方面的效果。接着，笔者讨论了算法安全性问题，包括算法的鲁棒性、对抗攻击防御和隐私保护等，介绍了设计和实现安全可靠算法的方法，以确保机器人在复杂和潜在危险环境中的安全运行。随后，笔者分析了系统可靠性的关键因素，探讨了如何通过软硬件冗余、系统测试和验证等方法提升机器人的系统可靠性，介绍了提高系统可靠性的方法和最佳实践。最后，笔者探讨了具身智能在数据收集、处理和分析中的挑战，包括数据质量、数据安全和隐私保护等问题，讨论了应对这些挑战的方法和技术，如数据对齐、仿真技术等技术。这些章节共同为读者提供了关于如何构建和维护高效、安全和可靠的具身智能机器人系统的全面指导。

第五部分，第十四章，笔者通过一个实际样例的应用研究来对本书前文提到的概念进行一个总结。笔者实际构建了一个具身智能机器人计算系统，用于室内仓储环境下的物体获取、放置、归纳等任务。在本章笔者首先对其系统设计进行介绍。随后，笔者对比这个系统和一些常见的具身智能机器人系统，在任务成功率、算力需求等场景下的表现，以供读者参考。

最后，在第十五章，笔者对全书进行总结，并且对具身智能机器人未来的发展进行了展望。

◾ 致谢

本书的四位作者，在从事机器人系统研究工作期间，在机器人计算这一领域投入了大量的时间与精力，发表了大量的学术成果。我们的工作广泛地分布于机器人系统的各个方面，如机器人软件测试基准，机器人计算系统的实时性研究，机器人计算系统的可靠性等等。在当时来看，我们投入的这一领域还是比较冷门的，在一段时间之内，国际与国内的学术圈都只有少量的学者专家在这个方向耕耘。当具身智能，大模型+机器人这些话题在2023年成为大量学术工作者口中通往通用人工智能的关键环节的时候，本书的作者开始并完成了本书的编写。书中系统性地总结了在机器人计算领域，四位作者多年的科研和工作经验，通过大量的实际样例，试图向读者展示一个完整的机器人计算系统的全部组件。同时，顺应着当前的思想潮流，将多模态大模型引入机器人计算栈中，并从实时性、安全性、可靠性、数据收集等多个方面，向读者展示具身智能赋能之下，机器人计算新的可能的发展方向。

本书相比于传统的大模型算法或者说具身智能算法的书本，具有两个特色。第一，本书花费了大量的精力在介绍实际的计算系统上，这个系统包括硬件、操作系统、编译器、软件和算法实现。一方面，由于本书四位作者的背景都出自系统领域，研究的工作也偏向计算系统。另一方面，我们坚持认为，在具身智能机器人领域，算法是与计算系统紧密地耦合在一起的，算法设计者需要考量底层系统的实现，而底层系统的设计者也需要面向算法来提供更高效、更高算力的计算系统。第二，本书花费了相当的笔墨在于系统的设计，因为作者持有一个有趣的观点，即无论是个人计算，移动计算或者云计算的爆发，都起源于半导体技术的发展。半导体技术的进步带来了更多有趣，有意义的应用，再由应用拓展出更大的市场。而机器人计算也应该会遵循同样的潮流，但现在机器人计算的发展远远没有达到上述两者的规模，而重要瓶颈在于当前机器人计算系统的绝大部分算力仍被用于基础功能。

当前机器人计算系统设计将机器人计算能力的50%用于感知，20%用于定位，25%用于规划，仅有5%用于应用。这与移动计算时代初期功能手机的情况非常相似。在这样的计算能力分配下，不可能让机器人执行智能任务，也就是说，目前机器人计算的生态系统几乎不存在。因此，提升机器人芯片的算力，让包括感知、定位和规划在内的基本操作应消耗不到20%的计算能力，从而将80%的计算能力留给智能应用。只有这样，才能释放软件开发人员的想象力，形成机器人应用的生态系统。

本书的成书过程，离不开许多单位以及合作者的帮助，他们是中科院计算所韩银和教授，深圳市人工智能与机器人研究院常务副院长丁宁博士，香港中文大学（深圳）徐扬生校长，道合投资叶伟中博士，Prof. Yuhao Zhu (University of Rochester), Prof. Vijay Janapa Reddi (Harvard University), Prof. Arijit Raychowdhury (Georgia Tech) ，Prof. Tushar Krishna (Georgia Tech), Prof. Jean-Luc Gaudiot (UC Irvine) 。在写作过程中，由于篇幅限制和作者的自身学术理解不足，对许多问题并没有更深入地挖掘、更系统地阐释。希望本书能够起到一个抛砖引玉的角色，为领域内的相关初学者提供启发。