1. 引言
多模态AI模型能够处理各种任务的趋势正在激发机器人技术的进步。这些模型通过结合视觉、听觉、触觉等多种感知方式，赋予机器人更多的智能和灵活性。像DeepMind的Robocat这样的创新展示了这些模型如何使机器人执行多种功能。本文将突出这一领域的最新发展，并对未来的应用进行推测。
2. 多模态AI的基本概念
多模态AI是指结合多种感知方式（如视觉、听觉、触觉等）来处理任务的AI模型。通过整合不同类型的数据，多模态AI能够更全面地理解和应对复杂环境和任务。其核心优势包括：
- 综合理解：通过结合不同感知方式，多模态AI能够更准确地理解周围环境，提高决策的准确性。
- 灵活适应：多模态AI能够根据不同的输入数据调整其行为，使得机器人能够应对多种任务和场景。
- 增强交互：通过多模态感知，机器人可以更自然地与人类交互，提高用户体验【9†source】。
3. Robocat：多模态AI的典范
DeepMind的Robocat是多模态AI在机器人技术中的一个杰出例子。Robocat通过整合视觉和触觉数据，能够执行多种复杂任务，如煎薄饼、开门和操作机械设备。其工作原理包括：
- 视觉感知：利用摄像头和计算机视觉技术，Robocat可以识别物体和场景，并进行动态调整。
- 触觉反馈：通过传感器，Robocat能够感知物体的质地和压力，从而精细操作。
