具身智能与大模型技术实训——某5A级全国学术学会

 
 

3月27-29日北京，TsingtaoAI与某5A级全国学术学会合作，面向军工科研院所研究和工程团队，组织具身智能与大模型技术实训。本实训TsingtaoAI派出公司具身智能领域的技术专家肖工，系统性实战训练具身智能领域的核心技术能力，以大模型为认知核心，以仿真环境为实验平台，构建从感知、理解到决策、控制的完整知识体系。实训采用“理论+仿真实验”双轮驱动模式，引导学员逐步掌握多模态感知、大模型微调与推理优化、强化学习控制、智能体系统构建等前沿技术，最终具备独立设计与开发具身智能应用系统的工程能力。

 

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第一天：感知交互与基础模型开发

 

  • 上午模块：多模态感知与自然语言交互

  • 具身智能导论：定义、发展历程、与大模型及通用人工智能的关系

  • 多模态感知技术：视觉（ViT）、语音（Whisper）、触觉感知原理

  • 多模态融合与对齐：特征层融合、跨模态注意力、对比学习

  • 自然语言交互基础：NLU/NLG、意图识别、指令解析

  • 上午仿真实验：多模态数据采集与处理

  • 实验环境配置：搭建仿真平台

  • 语音识别实操：在仿真环境中采集语音指令，调用Whisper模型完成语音转文本

  • 视觉感知实操：从仿真相机获取RGB图像与深度点云，使用ViT/YOLO进行物体识别与定位

  • 数据对齐实践：将语音指令文本与视觉识别结果进行语义对齐

  • 下午模块：大模型基础与多模态开发

  • 大模型架构解析：Transformer、MoE、GPT/LLaMA系列对比

  • 多模态大模型：视觉-语言联合表征、VL架构与应用

  • 检索增强生成（RAG）：向量数据库、文档切分、检索与生成融合

  • 模型微调基础：全参数微调、LoRA、指令微调技术

  • 下午仿真实验：端到端语音控制机械臂

  • 仿真环境搭建：配置机械臂仿真模型（URDF）、3D相机、物理引擎

  • 多模态交互实现：语音指令→Whisper识别→VL理解→目标定位

  • 动作生成与执行：将目标坐标转换为机械臂关节角度，在仿真中执行抓取动作

  • 任务闭环验证：视觉反馈确认抓取结果，完成“语音指令-物体抓取”端到端流程

 

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第二天：3D视觉与智能体系统构建

 

  • 上午模块：3D视觉与视觉-语言-动作融合

  • 3D视觉技术：ToF/结构光/双目原理、点云处理（滤波/分割/配准）、场景重建

  • 空间语义理解：结合大模型生成空间语义信息、场景理解模型

  • 视觉-语言-动作（VLA）模型：端到端统一模型架构、代表模型（RT-1、Gato）、Agent框架

  • 视觉引导机制：闭环控制、视觉伺服、动态调整

  • 上午仿真实验：多任务语音调度与VLA模型实现

  • 实验3：复杂语音指令任务调度

  • 设计多指令集，实现任务队列管理、优先级调度、资源冲突解决

  • 在仿真环境中测试机械臂对复合指令（如“先抓A，再放到B”）的响应

  • 实验4：视觉-语言-动作融合模型

  • 实现视觉与语言特征匹配（指代表达定位）

  • 端到端生成动作序列，在仿真中完成“看到物体-听懂指令-执行动作”全流程

  • 下午模块：智能体Agent开发与控制技术

  • 智能体基础：Agent定义、ReAct框架（推理+行动循环）、记忆与规划组件

  • 工具使用与自定义工具开发：感知工具、规划工具、控制工具的集成

  • 协作机器人控制：位置/力/混合控制、阻抗控制、精度与稳定性调优

  • 边缘部署：小参数模型优化（量化、剪枝、蒸馏）、TensorFlow Lite/PyTorch Mobile

  • 下午仿真实验：智能体搭建与复杂任务执行

  • 实验5：完整机器人智能体系统构建

  • 基于Agent框架，集成感知、规划、控制模块

  • 实现ReAct推理循环：大模型生成策略→调用视觉工具→执行控制动作

  • 实验6：高精度抓取与动态避障

  • 在仿真环境中设置动态障碍物，实现视觉伺服抓取与实时避障

  • 结合力控制，完成通过狭小空间、抓取易碎物体等复杂任务

 

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第三天：模型优化与工业级应用设计

 

  • 上午模块：大模型微调与推理优化

  • 微调技术深化：参数高效微调（LoRA/Adapter）、内存高效训练（梯度检查点/混合精度）、对齐技术（RLHF/DPO）

  • 主流底座模型：LLaMA、ChatGLM、Qwen、DeepSeek系列对比与选择

  • 推理优化技术：分布式推理（张量/流水线并行）、投机解码、FlashAttention、INT4/INT8量化

  • 多模态推理引擎：跨模态联合推理、多模态推理挑战

  • 上午仿真实验：强化学习机械臂抓取训练

  • 实验7：基于强化学习的抓取模型训练

  • 仿真环境配置：PyBullet物理引擎 +强化学习环境封装

  • MDP设计：定义状态空间（RGB-D+关节状态）、动作空间（末端位移/抓取）、奖励函数（稀疏+稠密）

  • 算法训练：使用Stable-Baselines3实现SAC/PPO算法，训练抓取策略

  • 训练监控与优化：TensorBoard可视化学习曲线、超参数调优、稳定性分析

  • 下午模块：综合应用设计实践

  • 工业分拣Agent设计：需求分析、场景定义、系统架构（感知-决策-规划-控制）

  • 多模型融合感知：YOLOv6快速定位 + Vision精细分类

  • 大模型决策集成：ReAct框架生成分拣策略、可解释性决策输出

  • 扩散模型生成训练数据、LLM生成仿真场景、代码辅助生成

  • 下午仿真实验：智能分拣系统应用

  • 实验8：工业分拣Agent开发（强化学习版）

  • 系统设计：定义分拣任务（多类工件）、模块接口、数据流

  • 模型集成：加载预训练视觉模型 + 强化学习抓取策略

  • 决策实现：大模型根据视觉输入生成分拣顺序与策略

  • 仿真测试：在复杂场景（遮挡、光照变化、新物体）中测试分拣成功率与鲁棒性

  • 使用LLM生成新的工件模型描述（URDF）与场景配置

  • 使用扩散模型合成特定工件的训练图像，解决数据稀缺问题

 

01

 

硬件环境

Hardware environment

机械臂

 

02

 

软件环境

Software environment

  • 建议先看 【1.Ubuntu配置教程】和【2.ROS极简概念基础】

  • PyBullet和Gazebo仿真环境

  • Ubuntu20.04或Win10

  • Python3.8以上

  • https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/）

  • Anaconda3 5.3（64-bit）

  • OpenCV-python4.8

  • Pytorch2.2.1

  • Jupyter notebook7.0.7

  • 智能体Agent大语言模型：Yi-Large、Claude 3 Opus、文心大模型4.0 Turbo

  • 多模态视觉理解大模型：GPT4v、GPT4o、Yi-Vision、Claude 3 Opus、智谱CogVLM2-Grounding、通义千问Qwen-VL-Max

 

03

 

配置步骤

Configuration steps

1.Conda

2.Python环境

3. Jupyter notebook

4. OpenCV环境

pip install pyaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

pip install appbuilder-sdk==0.4.0 -i https://pypi.doubanio.com/simple/

 

 

关于TsingtaoAI

 
 

TsingtaoAI是一家专注工业具身智能领域的国家高新技术企业，旗下北京、宁波等地设有研发及运营团队。核心团队主要来自韩国首尔大学、中国农业大学、北京科技大学、蔚来汽车、美团、京东、硅基流动等产研组织，拥有深厚的AI Infra与机器人算法积淀。公司通过自研的通用PoC实验底座与多模态Agent编排引擎，为工业制造、高校实训等场景提供从数据生成、算法训练到即时部署的全栈解决方案。

 

TsingtaoAI解决具身智能落地最后一公里工程难题。构建一个高效、低成本、可复制的具身智能技能任务开发平台，将平台与具身大模型和异构端侧计算单元组成面向工业企业的物理AI软硬一体化解决方案。获24项AI领域知识产权，包括多模态大模型具身智能实验实训系统等。关键算法基于RISC-V芯片和昇腾NPU优化适配，实现突出性能。项目获长三角算力算法创新大赛冠军，山东省人社厅数字工程师大赛二等奖，宁波AI大赛二等奖、北京东城AI科创大赛技术创新组前三名，WAIC CICC大赛具身智能赛道前三名，入选河北垂直大模型应用场景名单。通过华为昇腾兼容性认证，在华油能源等企业落地。

 

 

Product & Case.

产品与案例

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