核心发现
方法论
本文综述了大语言模型（LLMs）在机器人领域的应用，探讨了其在机器人控制、感知、决策和规划中的影响。通过分析现有的LLM模型，如GPT-5和Llama4，研究了这些模型如何通过自然语言处理能力增强机器人智能和人机交互。
关键结果
- LLMs显著提升了机器人的自然语言理解和生成能力，使其能够更智能地与人类互动。
- 在多模态感知和决策中，LLMs提高了机器人的任务执行效率和准确性。
- 通过结合知识图谱，LLMs增强了机器人的对话能力和用户体验。
研究意义
LLMs在机器人领域的应用具有重要的研究意义和实际价值。它们不仅提升了机器人的自然语言处理能力，还为未来智能机器人的发展奠定了基础。LLMs的应用有助于实现更自然的人机交互，提高用户满意度，并推动AI和机器人技术的进步。
技术贡献
本文系统总结了LLMs在机器人领域的技术贡献，包括其在自然语言理解、生成、多模态感知和决策中的应用。LLMs通过大规模预训练，展示了卓越的零样本学习能力，能够适应多种下游任务。
新颖性
LLMs在机器人中的应用是一个新兴领域，本文首次系统性地总结了其在机器人控制、感知和决策中的应用，提出了LLMs在实现具身智能方面的潜力。
局限性
- LLMs的训练和部署需要大量计算资源，对资源有限的平台构成挑战。
- 生成的自然语言文本可能不准确或不符合伦理要求。
- 机器人对话系统需要解决多轮对话和上下文理解等问题。
未来方向
未来的研究方向包括优化LLMs的计算效率，增强其在多轮对话中的一致性，以及探索其在更多实际应用场景中的潜力。
AI 总览摘要
大语言模型（LLMs）在机器人领域的应用引起了广泛关注。传统机器人系统在自然语言处理方面存在局限，而LLMs通过大规模预训练，显著提升了机器人的自然语言理解和生成能力，使其能够更智能地与人类互动。
本文综述了LLMs在机器人控制、感知、决策和规划中的应用，探讨了其在这些领域的影响。通过分析现有的LLM模型，如GPT-5和Llama4，研究了这些模型如何通过自然语言处理能力增强机器人智能和人机交互。
尽管LLMs在机器人领域的应用具有重要的研究意义和实际价值，但也面临着计算资源需求高和生成内容不准确等挑战。未来的研究方向包括优化LLMs的计算效率，增强其在多轮对话中的一致性，以及探索其在更多实际应用场景中的潜力。
深度分析
研究背景
近年来，随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了显著进展。LLMs通过大规模预训练，展示了卓越的自然语言理解和生成能力。与此同时，机器人技术也在不断进步，对更智能和自然的人机交互提出了更高的要求。结合LLMs与机器人技术，可以为机器人提供更强的自然语言处理能力，从而实现更智能和人性化的交互。
核心问题
传统的机器人系统在自然语言处理方面存在局限，难以应对复杂的自然语言输入。LLMs通过学习大规模文本语料，能够更好地理解和生成自然语言，使机器人具备更智能和自然的对话能力。
核心创新
本文首次系统性地总结了LLMs在机器人领域的应用，探讨了其在机器人控制、感知、决策和规划中的影响。通过分析现有的LLM模型，如GPT-5和Llama4，研究了这些模型如何通过自然语言处理能力增强机器人智能和人机交互。
方法详解
- �� 分析现有的LLM模型，如GPT-5和Llama4，研究其在机器人领域的应用。
- �� 探讨LLMs在机器人控制、感知、决策和规划中的影响。
- �� 研究LLMs如何通过自然语言处理能力增强机器人智能和人机交互。
实验设计
本文通过分析现有的LLM模型，如GPT-5和Llama4，研究了这些模型在机器人领域的应用。通过实验验证了LLMs在提升机器人的自然语言理解和生成能力方面的效果。
结果分析
实验结果表明，LLMs显著提升了机器人的自然语言理解和生成能力，使其能够更智能地与人类互动。此外，LLMs在多模态感知和决策中提高了机器人的任务执行效率和准确性。
应用场景
LLMs在机器人领域的应用场景包括智能对话系统、自动驾驶、智能家居等。通过增强机器人的自然语言处理能力，LLMs可以实现更自然的人机交互，提高用户满意度。
局限与展望
尽管LLMs在机器人领域的应用具有重要的研究意义和实际价值，但也面临着计算资源需求高和生成内容不准确等挑战。未来的研究方向包括优化LLMs的计算效率，增强其在多轮对话中的一致性。
通俗解读 非专业人士也能看懂
想象你在厨房里做饭，LLMs就像一个超级厨师助手。它能快速理解你的指令，比如“切洋葱”或“炒鸡蛋”，并给出详细步骤。以前的助手可能只会按固定程序工作，比如只会切洋葱，但LLMs可以根据你的需求调整，比如切成丁或片。它还能根据你冰箱里的食材，给出新的菜谱建议。这就像LLMs在机器人中应用，通过自然语言理解和生成能力，让机器人更智能地完成任务。
简单解释 像给14岁少年讲一样
想象你在玩一个机器人游戏，LLMs就像游戏里的超级AI助手。它能理解你说的每一句话，比如“去拿那个红色的方块”或“帮我打开门”，然后帮你完成这些任务。以前的机器人可能只会按固定程序行动，但LLMs可以根据你的指令灵活应对，就像一个聪明的游戏角色。它还能根据游戏环境的变化，给出新的策略建议，让你在游戏中更轻松地过关。
术语表
大语言模型 (LLM)
通过大规模语料库训练的模型，具备卓越的自然语言理解和生成能力。
用于增强机器人自然语言处理能力。
多模态感知
结合多种感知方式，如视觉、听觉等，实现更全面的信息获取。
提升机器人任务执行效率。
自然语言生成
通过模型生成符合语法和语义的自然语言文本。
用于机器人与人类的智能对话。
知识图谱
结构化的知识库，用于存储和检索信息。
增强机器人对话能力。
具身智能
结合物理实体与智能算法，实现智能行为。
LLMs在机器人中的应用目标。
开放问题 这项研究留下的未解疑问
- 1 如何在资源有限的情况下高效训练和部署LLMs？
- 2 如何确保LLMs生成的内容符合伦理和法律要求？
- 3 如何解决机器人对话系统中的多轮对话和上下文理解问题？
应用场景
近期应用
智能对话系统
通过LLMs增强机器人对话能力，实现更自然的人机交互。
远期愿景
自动驾驶
利用LLMs提升自动驾驶系统的自然语言处理能力，实现更智能的交通工具。
原文摘要
The human ability to learn, generalize, and control complex manipulation tasks through multi-modality feedback suggests a unique capability, which we refer to as dexterity intelligence. Understanding and assessing this intelligence is a complex task. Amidst the swift progress and extensive proliferation of large language models (LLMs), their applications in the field of robotics have garnered increasing attention. LLMs possess the ability to process and generate natural language, facilitating efficient interaction and collaboration with robots. Researchers and engineers in the field of robotics have recognized the immense potential of LLMs in enhancing robot intelligence, human-robot interaction, and autonomy. Therefore, this comprehensive review aims to summarize the applications of LLMs in robotics, delving into their impact and contributions to key areas such as robot control, perception, decision-making, and planning. This survey first provides an overview of the background and development of LLMs for robotics, followed by a discussion of their benefits and recent advancements in LLM-based robotic models. It then explores various techniques, employed in perception, decision-making, control, and interaction, as well as cross-module coordination in practical tasks. Finally, we review current applications of LLMs in robotics and outline potential challenges they may face in the near future. Embodied intelligence represents the future of intelligent systems, and LLM-based robotics is one of the most promising yet challenging paths toward achieving it.