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机器人端到端大模型是当前人工智能和机器人技术的前沿发展方向。传统的机器人系统通常包含多个独立的模块，如感知模块、规划模块和控制模块。而端到端大模型则采用了一种全新的方法，通过训练一个庞大的神经网络模型，直接学习从原始传感器数据到机器人动作的映射关系。
传统的机器人系统采用模块化设计，包含感知、规划、控制和执行四个独立的模块。每个模块都有特定的功能，数据需要在模块间传递处理。而端到端大模型则完全不同，它是一个统一的大型神经网络，直接从原始传感器数据学习到最终的机器人动作，跳过了中间的所有模块化步骤。这种方法的优势在于简化了系统架构，减少了模块间的误差累积，并且具有更强的泛化能力。
端到端大模型的核心技术包括深度神经网络架构、大规模数据训练、多模态感知融合、强化学习优化和迁移学习能力。模型通常采用深层神经网络结构，能够处理来自视觉、听觉、触觉等多种传感器的输入数据。通过在海量机器人交互数据上进行训练，模型学习到从原始感知信息到具体机器人动作的复杂映射关系。强化学习技术帮助模型在与环境的交互中不断优化性能，而迁移学习则使模型能够将在一个任务上学到的知识应用到新的任务中。