1、決策過程不可追溯
大模型（如深度神經網絡）通過海量數據隱式學習特征與邏輯，其推理過程缺乏顯式的規則表達。當機器人基于此類模型做出決策時 ，人類難以追溯具體行為背后的因果鏈條 。例如 ，在醫療或自動駕駛場景中 ，若機器人因錯誤判斷導致事故 ，開發者難以 定位模型內部哪一環節出現偏差，阻礙問題修復與責任界定。
2、倫理與責任歸屬困境
黑箱模型的行為邏輯模糊性可能引發倫理爭議。若機器人在復雜場景中執行不符合人類價值觀的操作（如緊急避障時優先選擇 特定人群），其決策依據無法被清晰解釋，將導致責任歸屬困難。這在法律監管、社會信任層面構成重大挑戰。
3、動態環境適應性不足
機器人需應對實時變化的物理環境，但黑箱模型的行為邏輯缺乏透明性，開發者難以預測其在未知場景中的反應模式。例如， 若機器人突然出現異常行為（如避障失效），調試者無法通過模型內部狀態快速診斷問題根源，導致系統優化效率低下。
4、人類信任度降低
可解釋性是用戶接受人機協作的關鍵前提。當機器人行為無法被直觀理解時，人類可能因“不可控感”而拒J使用或過度干預， 削弱技術落地的實際價值。
大模型作為最爆火的人工智能概念，推動了人形機器人大腦的形成，助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力；對 于控制系統仍在切入中
原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復雜靈巧的 操作任務,是真正的具身大模型
普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構，實現萬物互聯，全場景的智能生態;率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產品布局
機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環;靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關鍵
欠驅動手硬件集成度高，整體系統簡潔高效、體積小、質量輕，便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任
具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業場合， 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒有合理的運動學分析控制時，整體的靈活性差
機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現精細觸覺感知,構建全球最大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務
當人們認為機器人是有意圖的代理時，他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調整人們對機器人意圖的感知
移動機器人系統用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據數據決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
大模型可加快人形機器人復雜任務訓練速度,提升任務生成速度及縮短理解周期;1 提升人形機器人語言處理能力 2 提升人形機器人場景理解能力 3 提升人形機器人運動控制能力 4 提升人形機器人數據訓練能力
NLP 大模型在語言的歧義、文化差異及多樣化、情感分析困難;CV 大模型算法處理復雜；多模態大模型融合不同模態的信息并提高模型的標識能力
NLP 大模型是人工智能領域的重要研究方向,CV大模型是指基于深度學習的計算機視覺模型,多模態大模型是指將文本、圖像、視頻、音頻等多模態信息聯合起來進行訓練的模型
