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正文：
Apollo被设计优先用于替代仓库、工厂等场所中的简单辅助工作，最终将扩展到建筑、油气、电子产品制造、零售、家庭送货、老年护理等无数领域，Apptronik公司宣称Apollo是“第一个专门用于友好交互、大批量制造、高承载能力和安全性的商业人形机器人”。
2024年3月16日，公司宣布与梅赛德斯·奔驰已达成一项商业协议，旗下人形机器人Apollo正式进入奔驰生产线;
2024年6月初，公司宣布与著名物流合同公司【GXO】建立战略合作，旗下人形机器人Apollo后续将进入仓库完成部分工作；这也是【GXO】引入的第二家人形机器人企业（第一家是Agility Robotics）。
本次合作，对于谷歌DeepMind同样意义非凡，是谷歌入局人形机器人本体赛道的开端。
特斯拉入局人形机器人赛道和人工智能、大模型技术突破性进展催生了本次具身智能浪潮；2024 年人形机器人最具突破性的进展主要体现在具身智能领域，LLM多模态大模型的发展给机器人产业带来新一轮的机遇，通用人工智能（AGI）给人形机器人带来巨大变革。
目前人形机器人本体初创企业多是依托科技大厂多模态大模型赋能，如：Figure AI旗下Figure 02和1X Technologies旗下EVE、NEO均接入OpenAl端到端的大语言-视觉（VLM）模型、Apptronik旗下Apollo以往接入英伟达 GR00T人形机器人通用模型、乐聚机器人旗下“夸父”接入华为盘古具身智能大模型、优必选旗下walker S接入百度文心一言大模型等。
全球科技大厂入局具身智能典型代表为[英伟达]和[特斯拉]；[特斯拉]被称为人形机器人赛道引领者，旗下人形机器人Optimus更是行业标杆；[英伟达]从芯片和中间件层面入局，核心目的是打造底层开发生态，成为具身智能领域当之无愧最强“卖铲人”，且目前有切入人形本体制造迹象。
而这一切皆没有谷歌身影。
作为最早研究大模型的谷歌，旗下具身智能大模型产品已从Saycan迭代到RT-H，并作为曾经收购波士顿动力的早起人形本体入局者，然而却在这波具身智能浪潮中呼声很低，除了展示科研成果外，既没有与人形机器人本体厂商建立合作，又没有入局本体赛道；而本次与Apptronik合作，也意味着谷歌将正式切入人形机器人本体赛道。
谷歌：从Saycan到RT-H，软件领军者，步步为营，模型高速迭代
2017 年，提出的Transformer架构，是大语言模型(LLM)的最底层的基座，是大模型的基础；
2022年4月，谷歌推出Say-can模型；将任务拆分成两个部分，先是“Say”，之后是“Can”；Say-can模型首次引入大语言模型帮助理解任务，选择合适的任务规划；但机器人的动作仍然是预设好的，因此只能完成特定任务；底层技能通用性和泛用性较差，只能输出高级指令。
2022年12月，谷歌推出了动作控制的端到端模型RT-1(Robotics Transformer 1)；RT-1模型，将任务通过Saycan拆分成具体的任务，然后使用RT-1去执行；本质上是模仿学习，无法超越数据集的遥操作，严格意义上不是“大模型”；
2023年3月6日，谷歌推出多模态视觉语言具身大模型(VLM)PaLM-E；该模型让机器人能够接收持续的多模态的输入，并具有一定的推理能力，具备5620亿的参数模型，但本质为大语言模型，对于动作的完成和指导较弱；
2023 年7月28日，谷歌推出全球首个控制机器人视觉-语言-动作(VLA)大模型RT-2 (Robotics Transformer2)，可以从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。除了泛化能力之外，RT-2还具备推理(Reasoning)、符号理解(Symbol understanding)和人类识别(Human recognition能力。
2023年10月，谷歌推出RT-X，具身智能大数据集Open X加持的RT-2与RT-1（分别为 RT-1-X 和 RT-2-X），创造了新的具身智能大数据集OpenX，并用此数据集训练前述的机器人模型RT-1和RT-2得到新的模型RT-1-X与RT-2-X；
2024年1月，谷歌研究成果三连发数据收集的AutoRT系统、提高决策深度的SARA-RT 和提高泛化能力的RT-Trajectory 模型。
2024年3月，谷歌推出RT-H；它能通过将复杂任务分解成简单的语言指令，再将这些指令转化为机器人行动，来提高任务执行的准确性和学习效率。
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本文仅展示极少部分，接下来，小编将详细盘点具身智能大模型领域，全球科技巨头/大厂（谷歌、英伟达、微软、OpenAI、华为、阿里、腾讯、字节等）现阶段产品进展、全球初创公司（PI、Skild AI、Covariant、有鹿机器人、X Square等）介绍及产品进展、人形机机器人本体厂家与科技巨头/大厂合作现状。
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