在不斷被干擾的情況下，人形機器人還能迅速精準地將目標物體擺放到目標位置嗎？在短時間內迅速規劃新路線進行復原，這樣看似簡單的動作，實則需要極高的技術支撐，目前麻省理工、清華等團隊都在擴散架構這方面進行創新性研究。

　　實現自我推理，提升響應速度，成都企業如今也突破了這一技術。記者23日從成都人形機器人創新中心獲悉，繼今年5月推出中國首個基于擴散架構人形機器人任務生成式模型R-DDPRM后，該中心在擴散架構領域取得更大突破，研發出中國首個基于擴散架構的人形機器人高速推理模型R-DDIRM。

　　據成都人形機器人創新中心相關負責人介紹，加載了高速推理模型的人形機器人，可以在不斷被干擾的情況下迅速精準地將目標物體擺放到目標位置，且動作柔順度極高，沒有不連續機械動作表現。

　　在人形機器人任務執行過程中，該R-DDIRM模型極大提高了人形機器人的推理速度，達到R-DDPRM模型的10倍以上，模型訓練的數據采集需求量從傳統架構上萬次降低到數十次。這意味著，人形機器人的推理速度將大幅超越人類大腦，向著“0樣本泛化能力”的人形機器人終極智能狀態邁出堅實一步。

　　“我們可以展望，未來將人形機器人置于一個完全陌生的環境，周圍所有物品它都從未見過，擁有‘最強大腦’的人形機器人不需要任何模型訓練就能夠通過自我意識、自我思考推理自主完成任務。”上述負責人說。 （成都日報錦觀新聞記者 李艷玲） 

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