OpenAI与谷歌DeepMind新品同日竞技,谁能引领机器人现实任务新潮流?
2025年3月12日,科技巨头谷歌DeepMind与OpenAI均发布了与机器人执行现实任务相关的新产品:谷歌DeepMind的新AI模型、OpenAI的Agents工具集,二者在技术路径、应用场景、安全机制设计等方面存在明显差异,其发展态势备受行业关注。
技术路径对比
谷歌DeepMind:多模态物理交互模型
Gemini Robotics:基于Gemini 2.0多模态模型,融合视觉、语言和物理行动能力,使机器人无需专门训练即可理解新场景,例如折纸、开瓶盖等精细操作。
Gemini Robotics-ER:专注于动态环境推理,例如在摆放便当盒时判断物品位置与操作逻辑,并与低级控制系统对接实现复杂任务。
安全策略:引入分层安全框架,训练模型评估动作风险,延续2023年提出的“机器人宪法”规范。
OpenAI:智能体工具集成与任务编排
Responses API:整合聊天功能与实时搜索工具(如网页、文件搜索),提供带引用来源的信息调用,替代旧版Assistants API。
Agents SDK:开源框架支持多智能体协作,具备任务交接、安全护栏和调试功能,适用于复杂工作流(如文档检索与元数据过滤)。
计算机控制工具:通过Operator功能直接操作计算机执行点击、输入等任务,推动AI从问答转向现实执行。
应用场景与机制设计
DeepMind:聚焦工业与服务机器人领域,合作伙伴包括波士顿动力、Agility Robotics等,目标为物流、家庭服务等物理操作场景。
OpenAI:更侧重办公自动化与跨系统协作,例如金融数据分析、企业文档管理等轻量化任务场景。
安全机制设计
DeepMind:强调物理安全,通过“分层策略”评估动作风险,并联合硬件厂商测试模型安全性。
OpenAI:在SDK中内置“安全护栏”和监控功能,侧重数据隐私与多智能体协作中的可控性。
应用落地进展
DeepMind已进入合作测试阶段:与Apptronik联合研发人形机器人,并向波士顿动力、Agility Robotics等头部企业开放Gemini Robotics-ER模型,覆盖工业、家庭服务等多场景。
OpenAI的潜在挑战:过往机器人项目(如Dactyl机械手)侧重实验室环境,商业化部署案例较少,需验证现实场景的适应性。
共同挑战与突破
泛化能力提升:两者均通过预训练+微调模式,减少对特定任务数据的依赖。例如,RT-2仅需少量演示即可适应新任务,而OpenAI的工具集通过语言接口降低编程门槛。
人机交互优化:均致力于自然交互,如DeepMind的“对话式修正”(用户可口头纠正机器人错误),OpenAI的“思维链”提示提升任务分解可靠性。
硬件适配瓶颈:现有成果多在实验室或受限环境实现,真实世界的传感器噪声、机械误差等仍需更鲁棒的算法支持。
行业影响与未来趋势
技术融合可能性:DeepMind的多模态模型与OpenAI的任务编排工具可能互补,推动机器人同时具备物理操作和跨系统协作能力。
竞争格局:DeepMind联合硬件厂商(如Apptronik)布局人形机器人,而OpenAI通过开发者生态扩展应用边界,形成差异化路径。
标准化需求:双方均发布安全框架(如机器人宪法、SDK护栏),预示行业将加速制定AI伦理与操作规范。
结语
两者均以“执行现实任务”为目标,但技术重心不同:DeepMind强化机器人的物理交互与动态环境适应能力,OpenAI侧重智能体工具链与跨平台任务执行效率。未来在工业自动化、家庭服务、办公助手等领域或将形成互补竞争格局。
谷歌DeepMind和OpenAI的这些突破标志着机器人技术的显著进步,使机器人能更好地与人类和环境互动,执行更精确的物理操作,具有分层安全策略以确保在现实世界中的可靠性。这些成果有望推动机器人技术进入新的时代,为医疗、教育、制造业、物流等多个领域带来更多便利和价值,让机器人在现实任务中的应用更加广泛和深入。
相关文章:
OpenAI与谷歌DeepMind新品同日竞技,谁能引领机器人现实任务新潮流?
2025年3月12日,科技巨头谷歌DeepMind与OpenAI均发布了与机器人执行现实任务相关的新产品:谷歌DeepMind的新AI模型、OpenAI的Agents工具集,二者在技术路径、应用场景、安全机制设计等方面存在明显差异,其发展态势备受行业关注。 …...
JVM并发编程AQSsync锁ReentrantLock线程池ThreadLocal
并发编程2 synchronized锁实现**AQS****ReentrantLock实现****JUC 常用类**池的概念 ThreadLocalThreadLocal原理内存泄露强引用:软引用弱引用虚引用ThreadLocal内存泄露 synchronized锁实现 synchronized是一个关键字,实现同步,还需要我们提供一个同步锁对象,记录锁状态,记录…...
特殊 IP 地址
文章目录 特殊IP地址概述受限广播地址(Limited Broadcast Address)直接广播地址(Directed Broadcast Address)多播地址(Multicast Address)环回地址(Loopback Address)本网络本主机&…...
SSL/TLS 1.2过程:Client端如何验证服务端证书?
快速回顾非对称加密和对称加密 首先快速说一下非对称加密和对称加密。非对称加密,就是有一个公钥和私钥(成对存在)。 公钥对一段文本A加密得到文本B,只有对应的私钥能对B解密得到A。 私钥对一段文本C加密得到文本D,只有对应的公钥能对D解密得…...
Android(java)高版本 DownloadManager 封装工具类,支持 APK 断点续传与自动安装
主要有以下优点 兼容高版本 Android:适配 Android 10 及以上版本的存储权限和安装权限。断点续传:支持从断点继续下载。下载进度监听:实时获取下载进度并回调。错误处理:处理下载失败、网络异常等情况。自动安装 APK:…...
基于three.js的虚拟人阴影渲染优化方案
作者:来自 vivo 互联网大前端团队- Su Ning 本文将探讨 three.js 中的阴影渲染机制,并分享一些针对性能和效果优化的实用技巧,帮助开发者在不同场景下做出最佳的权衡选择。 一、前言 在3D网页应用中,高质量的阴影渲染对于营造场…...
人工智能中神经网络是如何进行预测的
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 https://www.captainbed.cn/north 文章目录 引言神经网络的基本结构神经网络的前向传播前向传播的步骤激活函数 代码实现流程图详细解释…...
vue3 中使用 Recorder 实现录音并上传,并用Go语言调取讯飞识别录音(Go语言)
录音并识别 效果图一、开启游览器录音权限二、前端代码三、Go代码,上传到讯飞识别录音返回到前端 效果图 recorder-core插件可以在网页中进行录音。录音文件(blob)并可以自定义上传,可以下载录音文件到本地,本文录音过程中会显示可视化波形,插件兼容PC端…...
自探索大语言模型微调(一)
一、数据 1.1、失败案例 Hugging Face: 根据B站上搜索到的资料,datasets这个库可以直接下载丰富的数据集合和与训练模型,调用也非常的简单,唯一的缺点就是,需要外网(翻墙),用国内的…...
算法练习(链表)
链表 链表的分类 单向链表,双向链表带头链表,不带头链表循环的,非循环的 链表的结构 图中所示的为链表的一个节点,value是这个节点的所存储的数据值,next为下一节点的地址。 代码实现链表 1.创建节点类 节点由…...
在 Ubuntu 服务器上使用宝塔面板搭建博客
📌 介绍 在本教程中,我们将介绍如何在 Ubuntu 服务器 上安装 宝塔面板,并使用 Nginx PHP MySQL 搭建一个博客(如 WordPress)。 主要步骤包括: 安装宝塔面板配置 Nginx PHP MySQL绑定域名与 SSL 证书…...
K8S学习之基础二十八:k8s中的configMap
k8s中的configMap configMap是k8s的资源对象,简称cm,用于保存非机密性的配置,数据可以用key/value键值对形式保存,也可以通过文件形式保存 在部署服务的时候,每个服务都有自己的配置文件,如果一台服…...
EDID读取学习
简介 Video BIOS可以被认为是一个具有独立硬件抽象层的操作系统。它不会阻止或监视操作系统、应用程序或设备驱动程序对硬件的直接访问。虽然不推荐,但一些DOS应用程序确实可以改变基本的硬件设置,而根本不需要通过视频BIOS。大多数现代应用程序和操作系统都避免直接使用硬件…...
基于 SSE 和 WebSocket 的在线文本实时传输工具
简介 在线文本实时传输工具支持 SSE(Server-Sent Events) 和 WebSocket,可在不同设备间快速共享和同步文本,适用于跨设备协作、远程办公和即时通讯。 核心功能 实时同步:文本输入后,另一端用户可立即看到…...
大语言模型安全风险分析及相关解决方案
大语言模型的安全风险可以从多个维度进行分类。 从输入输出的角度来看,存在提示注入、不安全输出处理、恶意内容生成和幻觉错误等风险; 从数据层面来看,训练数据中毒、敏感信息泄露和模型反演攻击是主要威胁; 模型自身则面临拒绝服务和盗窃的风险; 供应链和插件的不安全引…...
4、linux c 进程
【三】进程 1. 进程与程序的区别 程序:存放在磁盘上的指令和数据的有序集合(文件),是静态的。 进程:执行一个程序所分配的资源的总称,是动态的。 2. 进程的组成部分 BSS段(bss)&…...
OpenFeign
OpenFeign 工作原理详解 1. 声明式接口 开发者通过定义一个接口,并使用特定的注解(如GetMapping, PostMapping等)来描述HTTP请求。OpenFeign会根据这些注解自动生成相应的HTTP请求。 注解支持: FeignClient:用于定…...
Centos离线安装perl
文章目录 Centos离线安装perl1. perl是什么?2. Perl下载地址3. perl的安装4. 安装结果验证 Centos离线安装perl 1. perl是什么? Perl 是一种 高级脚本语言,诞生于 1987 年,以强大的 文本处理能力 和灵活性著称,常用于…...
RabbitMQ可靠性进制
文章目录 1.生产者可靠性生产者重连生产者确认小结 2. MQ的可靠性数据持久化LazyQueue小结 3. 消费者的可靠性消费者确认机制消费者失败处理方案业务幂等性唯一消息ID业务判断 兜底方案业务判断 兜底方案 1.生产者可靠性 生产者重连 在某些场景下由于网络波动,可能…...
PHP优化技术
最近在学习php语言,打算用来提升开发小项目的效率。下面是php项目中常见的优化手段。 1、引起php性能问题的原因 (1)php语法使用不当 (2)使用php做了它不擅长的事 (3)用php连接的服务不给力 &…...
【Go类库分享】Go expr 通用表达式引擎
【Go类库分享】Go expr 通用表达式引擎 官方教程:https://expr-lang.org/docs/language-definition 官方Github:https://github.com/expr-lang/expr 文章所含代码地址:https://github.com/ziyifast/ziyifast-code_instruction/tree/main/go-d…...
线性代数(1)用 excel 计算鸡兔同笼
线性代数excel计算鸡兔同笼 案例:鸡兔同笼问题的三种解法(递进式教学)一、问题描述二、方程式解法(基础版)步骤解析 三、线性代数解法(进阶版)1. 方程组转化为矩阵形式2. 矩阵求解(逆…...
Docker基础知识介绍
Docker基础篇 必须要在Linux环境下才能运行,windows下运行也是安装虚拟机后才能下载安装运行 下载安装 linux 依次执行下边步骤 更新 yum yum update 卸载旧的Docker yum remove docker \docker-client \docker-client-latest \docker-common \docker-latest \do…...
机器人交社保属于“无稽之谈”?
今晨浏览社交网站,惊奇地看到“给机器人上社保”的网页搜索结果竟然多达“约 3,280,000个”。所以被称为“无稽之谈”和“本质上是利用社保之名收税”就实不为过,而且还会让人读罢笑得喷饭:“连搞笑大王赵本山见了,也定会拱手作揖…...
接口测试和功能测试的区别
接口测试和功能测试的区别 一 **接口测试概述**1.1 定义1.2 优缺点 二 **功能测试概述**2.1 定义2.2 优缺点 三 **主要区别**四 两者在测试点的区别4.1 **接口测试的测试点**4.2 **功能测试的测试点**4.3 **接口测试 vs. 功能测试的测试点对比** 五 区别类比**例子背景**&#…...
人工智能中的线性代数基础详解
线性代数是人工智能领域的重要数学基础之一,是人工智能技术的底层数学支柱,它为数据表示、模型构建和算法优化提供了核心工具。其核心概念与算法应用贯穿数据表示、模型训练及优化全过程。更多内容可看我文章:人工智能数学基础详解与拓展-CSDN博客 一、基本介绍 …...
nginx不在默认的yum仓库的解决方法
1、添加 Nginx 官方仓库 epel-release 是 Extra Packages for Enterprise Linux 的仓库,包含了 nginx 等常用软件。 sudo yum install -y epel-release sudo yum install -y nginx 2、手动添加 Nginx 仓库 如果 epel-release 不可用,可以手动添加 Ng…...
IXTUR气控永磁铁:以高精度气控和稳定磁场,为机器人应用提供稳定抓取力
在现代工业生产和物流领域,物料的抓取与搬运是影响生产效率和成本控制的重要环节。传统夹爪在面对不同材质、形状和重量的物体时,常常存在适应性差、抓取不稳定、操作复杂等问题,导致生产流程中频繁出现停机调整,增加了人工干预成…...
【uni-app运行错误】SassError: expected selector @import “@/uni.scss“;
ERROR in ./src/pages/biddingViews/address_add.vue?vue&typestyle&index0&id41672bf3&scopedtrue&langscss& (./node_modules/vue/cli-service/node_modules/css-loader/dist/cjs.js??clonedRuleSet-22[0].rules[0].use[1]!./node_modules/dcloud…...
堆排序:力扣215.数组中的第K个大元素
一、问题描述 在一个整数数组 nums 中,需要找出第 k 个最大的元素。这里要注意,我们要找的是数组排序后的第 k 个最大元素,而不是第 k 个不同的元素。例如,对于数组 [3,2,1,5,6,4],当 k 2 时,第 2 个最大…...
【网络协议】应用层协议HTTPS
文章目录 为什么引入HTTPS?基本概念加密的基本过程对称加密非对称加密中间人攻击证书 为什么引入HTTPS? 由于HTTP协议在网络传输中是明文传输的,那么当传输一些机密的文件或着对钱的操作时,就会有泄密的风险,从而引入…...
网络安全防护总体架构 网络安全防护工作机制
1 实践内容 1.1 安全防范 为了保障"信息安全金三角"的CIA属性、即机密性、完整性、可用性,信息安全领域提出了一系列安全模型。其中动态可适应网络安全模型基于闭环控制理论,典型的有PDR和P^2DR模型。 1.1.1 PDR模型 信息系统的防御机制能…...
图像处理篇---图像预处理
文章目录 前言一、通用目的1.1 数据标准化目的实现 1.2 噪声抑制目的实现高斯滤波中值滤波双边滤波 1.3 尺寸统一化目的实现 1.4 数据增强目的实现 1.5 特征增强目的实现:边缘检测直方图均衡化锐化 二、分领域预处理2.1 传统机器学习(如SVM、随机森林&am…...
探针泄露(WEB)
##解题思路 题目提示是探针泄露,未及时删除的探针可能造成严重的数据泄露 探针的文件常见命名为tz.php,访问它 对于php相关参数,我们是可以点击的,点击phpinfo访问 跳转后搜索flag,得到flag...
Webpack总结
Webpack是一个前端模块打包工具。它可以将多个模块按照依赖关系进行静态分析,并生成一个或多个打包后的文件。 Webpack的核心概念包括entry(入口)、output(输出)、loader(加载器)和plugin&…...
什么是物理信息神经网络PINN
定义原理 物理信息神经网络(PINN)是一种创新的机器学习方法,将深度学习与物理知识相结合,旨在解决偏微分方程(PDE)相关问题。PINN的核心思想是在神经网络的训练过程中引入物理定律,从而提高模型的泛化能力和预测精度。 PINN的工作原理基于以下关键步骤: 构建神经网络…...
Java面向对象(中)
面向对象(中) 1.继承性 继承性的好处: 减少了代码的冗余,提高了代码的复用性。 便于功能的拓展。 为多态性的使用提供了前期。 格式: class A extends B {} A:子类,派生类,subclass。 B:父类&#x…...
ospf单区域
OSPF单区域是指将整个自治系统(AS)内的所有路由器划分到同一个逻辑区域(Area 0,即骨干区域)中运行的OSPF协议模式。以下是其核心要点: 一、定义与核心特点 区域统一性 所有路由器均属于同一区域&…...
kali之nmap
kali之nmap Nmap(Network Mapper)是 Kali Linux 中最著名的网络扫描工具之一,广泛用于网络发现、端口扫描、服务识别、操作系统检测等任务。它是一个功能强大且灵活的开源工具,适用于渗透测试、网络管理和安全审计。 1. Nmap 的主…...
【Rust基础】排序和分组
排序 简单排序 整数排序 #[test] fn test_sort(){let mut list vec![1, 5, 3, 2, 4];list.sort(); //✔assert_eq!(list, vec![1, 2, 3, 4, 5]); }小数排序 #[test] fn test_sort(){let mut list vec![1, 5, 3, 2, 4];//❌ 不能直接使用sort,因为f32和f64未实现O…...
HarmonyOS NEXT开发实战——HUAWEI DevEco Studio 开发指南
概述 HUAWEI DevEco Studio(以下简称 DevEco Studio)是基于 IntelliJ IDEA Community 开源版本打造的一站式开发平台,专为 HarmonyOS 系统上的应用和元服务(以下简称 应用/元服务)提供高效的开发环境。 作为一款专业…...
R 语言科研绘图 --- 密度图-汇总
在发表科研论文的过程中,科研绘图是必不可少的,一张好看的图形会是文章很大的加分项。 为了便于使用,本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中,获取方式: R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...
【拒绝算法PUA】LeetCode 2270. 分割数组的方案数
系列文章目录 【拒绝算法PUA】0x00-位运算 【拒绝算法PUA】0x01- 区间比较技巧 【拒绝算法PUA】0x02- 区间合并技巧 【拒绝算法PUA】0x03 - LeetCode 排序类型刷题 【拒绝算法PUA】LeetCode每日一题系列刷题汇总-2025年持续刷新中 C刷题技巧总结: [温习C/C]0x04 刷…...
k8s 配置两个deployment主机级别互斥部署
在 Kubernetes 中,要实现两个 Deployment 的 Pod 在主机级别互斥部署,可以使用 podAntiAffinity 配置。通过设置 podAntiAffinity,可以确保两个 Deployment 的 Pod 不会被调度到同一节点上。 实现步骤 定义 Deployment: 为每个…...
Axure大屏可视化原型模板及素材:数据可视化的高效解决方案
数据可视化已成为企业决策、运营分析、市场洞察的重要工具。数据可视化大屏,作为数据展示和交互的直观平台,能够实时呈现关键数据,帮助企业快速做出决策。Axure作为原型设计领域的领先工具,以其丰富的组件库、强大的交互设计能力和…...
AGI大模型(2):GPT:Generative Pre-trained Transformer
1 Generative Pre-trained Transformer 1.1 Generative生成式 GPT中的“生成式”指的是该模型能够根据输入自动生成文本内容,而不仅仅是从已有的文本库中检索答案。 具体来说: 生成(Generative):GPT是一个生成式AI模型,能够根据给定的提示(Prompt)动态生成连贯、…...
Profinet转Profinet以创新网关模块为核心搭建西门子和欧姆龙PLC稳定通讯架构案例
你是否有听过PROFINET主站与PROFINET主站之间需要做数据通讯有需求? 例如西门子1500与霍尼韦尔DCS系统两个主站之间的通讯。应用于PROFINET为主站设备还有欧姆龙、基恩士、罗克韦尔、施耐德、GE、ABB等品牌的PLC或DCS、FCS等平台。在生产或智能领域有通讯需求。两头…...
函数调用汇编
目录 一、核心概念 二、函数调用过程(以 x86 cdecl 为例) 三、x86 vs x64 区别 四、示例分析(C代码 → 汇编) 五、常见问题 一、核心概念 调用约定 (Calling Convention) 规定参数传递顺序(如 cdecl 是右到左&…...
LabVIEW 线性拟合
该 LabVIEW 程序实现了 线性拟合(Linear Fit),用于计算给定一组数据点的斜率(Slope)和截距(Intercept),并将结果可视化于 XY Graph 中。本案例适用于数据拟合、实验数据分析、传感器…...
在办公电脑上本地部署 70b 的 DeepSeek 模型并实现相应功能的大致步骤
以下是为客户在办公电脑上本地部署 70b 的 DeepSeek 模型并实现相应功能的大致步骤: 硬件准备: 70b 模型对硬件要求较高,确保办公电脑有足够强大的 GPU(例如 NVIDIA A100 等高端 GPU,因为模型规模较大,普通…...