一、系统架构设计：从单模态到多模态的范式突破
传统机器人控制系统多采用“一对一”架构，即单个控制器对应单一机器人，存在任务适应性差、跨场景协作效率低等问题。九天机器人大脑创新性地提出“一个大脑，多个身体”架构，其核心设计包含三层：
1. 中央决策层
基于多模态大模型构建的中央大脑，整合视觉、语言、触觉等多维度感知数据，形成统一的语义空间。例如，在无人厨房场景中，中央大脑可同时解析语音指令（“做一份宫保鸡丁”）、识别食材库存（通过摄像头）并规划操作流程（切菜、炒制顺序）。
2. 机器人执行层
支持多类型机器人接入，包括机械臂、移动底盘、AGV小车等。通过标准化接口协议，中央大脑可动态分配任务至不同硬件，例如将“取料”任务分配给移动底盘，“翻炒”任务分配给机械臂。
3. 环境交互层
依托3D可供性感知技术，系统可实时建模厨房空间的三维结构，识别操作台、炉灶、冰箱等物体的可交互属性（如“可抓取”“可放置”）。结合扩散模型模仿学习，机器人能快速掌握复杂动作，例如从“观察人类炒菜”到“自主完成颠勺”。
二、核心技术突破：从任务执行到群体智能
九天机器人大脑的技术优势体现在两大核心能力上：
1. 任务泛化能力：突破训练数据的边界
传统机器人系统依赖大量标注数据，而九天通过以下技术实现泛化：
- 多模态对齐：将语言指令、视觉输入、动作输出映射到同一语义空间，例如将“切薄片”转化为机械臂的轨迹参数。
- 零样本学习：利用大模型的语义理解能力，自动适配未训练食材（如用户临时要求处理“牛油果”）。
- 实时策略调整：通过强化学习动态优化操作流程，例如根据炉灶温度变化调整炒制时间。
2. 多模态群体智能：从单机到协作的跨越
系统支持多机器人自主分工，关键技术包括：
- 角色分配算法：基于任务复杂度、机器人负载、空间位置等因素，动态生成协作方案。例如，在高峰期，系统可同时调度3台机械臂完成备菜、炒制、装盘。
- 冲突消解机制：通过共享状态空间和通信协议，避免机器人路径冲突（如两台机械臂同时抓取同一调料瓶）。
- 群体学习：机器人间可共享操作经验，例如一台机械臂学会“颠勺”后，其他同类机器人通过联邦学习快速掌握。
三、典型应用场景：以无人厨房为例
在无人厨房场景中，九天机器人大脑可实现全流程自动化：
1. 订单接收与解析
通过语音或文本接收用户订单（如“一份红烧肉，微辣”），中央大脑解析出关键要素：食材（猪肉、辣椒）、烹饪方法（红烧）、口味偏好（微辣）。
2. 动态任务规划
根据库存数据（识别冰箱内剩余猪肉量）和设备状态（炉灶是否空闲），生成操作序列：
# 伪代码示例：任务规划逻辑def plan_task(order):tasks = []if "猪肉" in order.ingredients and check_inventory("猪肉") > 0:tasks.append(("取猪肉", "移动底盘"))tasks.append(("切块", "机械臂A"))tasks.append(("炒制", "机械臂B", "炉灶1"))return tasks
3. 多机器人协作执行
- 移动底盘从冰箱取料，放置于备菜台；
- 机械臂A完成切块，机械臂B同步准备调料；
- 机械臂B执行炒制，期间根据传感器数据调整火力。
4. 异常处理与优化
若检测到“猪肉不足”，系统可自动替换为“鸡肉”并调整烹饪时间；若用户反馈“太辣”，后续订单中系统会降低辣椒用量。
四、技术实现路径：从模型到部署的关键环节
1. 多模态大模型训练
采用“预训练+微调”策略：
- 预训练阶段：在海量图文、视频数据上训练多模态编码器，学习“动作-语言-视觉”的映射关系。
- 微调阶段：针对厨房场景，加入少量标注数据（如“切菜”动作的轨迹参数），提升任务适配性。
2. 扩散模型模仿学习
通过观察人类操作视频，生成机器人动作序列：
- 动作分解：将连续操作（如“炒制”）分解为离散步骤（“握锅”“颠勺”“放调料”）。
- 轨迹优化：利用扩散模型生成平滑轨迹，避免机械臂抖动。
3. 3D可供性感知
结合RGB-D摄像头和点云处理，实时建模环境：
- 物体识别：通过深度学习模型识别食材、厨具的类别和位置。
- 可交互性分析：计算物体表面的“可抓取区域”（如锅柄的最佳握持点）。
五、行业价值与未来展望
九天机器人大脑的技术路径，为多机器人协作系统提供了可复用的框架：
- 通用性：架构设计不依赖特定硬件，可适配不同厂商的机器人。
- 效率提升：通过群体智能，单厨房产能可提升3倍以上。
- 成本降低：减少对人工干预的依赖，运营成本下降40%。
未来，该系统可扩展至物流、制造等领域，例如在仓储场景中实现“拣货-搬运-分拣”的全自动化协作。随着大模型能力的持续进化，机器人群体或将具备更复杂的决策能力，例如在动态环境中自主规划最优路径。
通过解耦“大脑”与“身体”，九天机器人大脑为多机器人系统的规模化应用铺平了道路，其技术范式或将成为下一代智能体的核心架构。