ChatGPT 无疑是今年最出圈的科技热点，和之前我们认知中的 AI 不太一样，它拥有更为强大的语言理解和文本生成能力，更能“听懂”人话，做到与真正人类几乎无异的交流，甚至可以写论文、脚本、代码。如此强大的人工智能，只让它活在屏幕里未免有点大材小用，所以越疆工程师们在一番研究后，将 ChatGPT 与越疆协作机器人结合，在物理世界做出了应用实践。

经过训练后，机器人调酒师变得可靠又贴心，拥有更多自主判断能力。比如顾客提出不合理要求，故意要求在长岛冰茶鸡尾酒中放茶时，ChatGPT 会反馈长岛冰茶里并没有茶，其实是各种烈酒和可口可乐混合而成。

更重要的是，在被授予越疆协作机器人控制接口信息后，ChatGPT 会根据不同鸡尾酒的特点，为机器人生成摇酒轨迹和代码。

智能物品分拣

调试机器人需要不低的技术门槛，以往工程师需要输入大量代码来引导机器人运作，操控不同的机器人可能还会涉及不同的编程语言。而在 ChatGPT 的帮助下，工程师可以直接用口语描述想做什么，由 ChatGPT 自动编译成机器语言，充分调动机器人的手、眼、脑指挥机器人行动。

简单的抓取和任务步骤描述自然难不倒机器人和 ChatGPT，为了提升难度，我们要求它在各式物品中抓取一斤橘子，这时 ChatGPT 会多线并行，自动完成水果识别、水果抓取、重量计算等一系列工作并完成任务。

当要求它对桌面物品进行分类时，无需告知细节和步骤，ChatGPT 会自行借助相机识别桌面物品，并自动做出类别判断，完成分类任务，相比以往依靠人工标注分类的机器人而言，运作更为聪明。

从两个方案实践的情况来看，ChatGPT 确实能通过理解和学习人类的语言，结合实际来进行互动，还能快速生成符合不同场景的机器人代码，匹配用户需求，大大减少了开发时间和成本。

从技术层面分析，ChatGPT 大模型学习人类先验知识，融入各类物理感知，以协作机器人为载体，增强了人机交互、人机协作的体验感，让机器人更加智能化、人性化。在此基础上，越疆形成了自己的机器人大规模模型技术框架。

总体技术框架：人类通过自然语言交互下达任务指令，通过语音识别技术转换为文本输入给ChatGPT，ChatGPT 大规模语言模型根据从海量数据中学习的大量人类先验知识（包括语言类知识和世界知识等），以及前期 Prompt 指令的微调训练后（使得 ChatGPT 更有效适应下游任务），理解人类任务指示，可融合视觉、力觉等物理感知信息，做出最终任务决策，并控制机器人执行完成指定任务。

未来，越疆将在“AI 机器人”领域不断创新突破，与更多前沿技术融合碰撞，让协作机器人真正具有自主感知、智能决策、精细操作等特性，并推动大规模模型在机器人先进制造和商业服务业的落地应用。