大模型赋能人形机器人智能交互与自主决策的技术架构及应用研究

摘要

随着人工智能技术的快速发展，大模型在自然语言理解、多模态融合、知识推理与生成式交互方面展现出显著优势，为机器人系统从“功能型自动化”迈向“通用型智能体”提供了新的技术基础。人形机器人作为智能装备领域的重要发展方向，因其类人结构和适配人类环境的优势，在智能制造、公共服务、医疗康养与应急救援等场景中具备广阔应用前景。然而，传统人形机器人系统在开放环境中的语义理解、复杂任务规划、跨场景泛化与安全可控等方面仍存在不足，难以满足高动态、高不确定性的真实应用需求。基于此，本文围绕大模型赋能人形机器人智能交互与自主决策的关键问题，系统分析大模型在多模态感知融合、语义理解、意图识别、任务分解、策略生成与行为执行中的作用机制，提出一种面向工程落地的总体技术架构，并进一步探讨边云协同部署、实时控制约束、可信安全治理及典型应用场景的实现路径。研究认为，大模型赋能人形机器人智能化升级的核心在于构建“多模态感知—语义理解—知识推理—任务规划—执行反馈”的闭环体系，同时通过约束机制、对齐策略与安全控制提升系统可靠性与可控性。本文研究可为人形机器人产业化应用与智能体系统工程设计提供参考。