在核電站的運維管理中，傳統(tǒng)的人工巡檢不僅耗時耗力，還面臨著高輻射風險，傳統(tǒng)的巡檢機器人又大多功能單一，存在地形適應性弱、復用性差等問題。

痛點就是機會。“具身智能雖然不是人類，但它可以在與環(huán)境的交互中學習技能，像人類一樣感知、理解、決策，模仿人絲滑地完成各種動作。”華理機械與動力工程學院教授易建軍介紹，團隊突破傳統(tǒng)巡檢機器人的設計思路，從輪式具身、融入大模型兩個方面進行創(chuàng)新。最終設計出來的機器人運動靈活，可實現(xiàn)自主避障、跟蹤追蹤等功能，還有一雙善于“找茬”的“眼睛”和一個博聞強識的“大腦”，能讀取溫箱設備。

“我們提出了多模態(tài)大模型技術，通過融合圖像、語音、文本等多模態(tài)信息，提升機器人的場景理解和任務規(guī)劃能力。”團隊成員葉杭博說，人的大腦就像是一個超級計算機，可以通過看、聽、摸來學習新事物，多模態(tài)大模型也是這樣。比如，想讓多模態(tài)大模型了解核電站是怎么工作的，就可以給它看核電站的照片，聽核電站的聲音，讀關于核電站的文章等，“這樣，它就能漸漸學會核電站的知識，像一個小孩子慢慢長大”。

有了會思考的“智慧大腦”，如何讓機器人“行動自如”？該團隊通過構(gòu)建4D語義地圖，同時基于深度強化學習的運動控制技術，讓機器人不但知道自己要“去哪”，更知道“該怎么去”。

4D語義地圖堪稱“保姆級”地圖。如同教小孩學走路一樣，團隊成員通過基于深度強化學習的運動控制技術，讓機器人不斷嘗試不同的動作。此外，團隊還通過基于數(shù)字孿生的信息化監(jiān)督調(diào)度和抗輻射加固技術，構(gòu)建了核電站的數(shù)字化模型，實現(xiàn)對設備狀態(tài)的實時監(jiān)控和故障預測。

據(jù)介紹，項目組目前已申請并獲授權(quán)發(fā)明專利8項，發(fā)表高水平學術論文5篇，并取得多項軟件著作權(quán)。