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长得这么“乖”的人形机器人,第一次见

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AI中国

AI技术专栏作家 | 发布了 246 篇文章

“大白”照进现实,机器人现在都长得这么“乖”了?!



北京朝阳,傅利叶全尺寸人形机器人Care-bot GR-3全新发布。


外观上突破传统设计的冷硬感,采用莫兰迪暖调配色,搭配灵动的动物系头部造型以及圆润柔和的面部曲线,自带亲和力。


就连机身表面都创新运用了柔肤软包覆材,摸起来手感也更好了。



更重点的是,它还配备了全感交互系统,从视觉、听觉、触觉三方面构建全新交互体验。


它能与你进行眼神交流传递情绪,当你摸摸它时,还会立刻给出回应:



GR-3还实现了直腿行走、摇摆步态、碎步小跑等多种拟人行走姿态:



标准行走步态能够在行进过程中同步完成弯腰、下蹲等动作:



从当前社交陪伴体验出发,GR-3将向着辅助陪护场景拓展。


GR-3,情感交互体验升级


具体来看,硬件本体方面,GR-3身高165cm、体重71kg,全身拥有55个自由度,单手可承载3公斤负载。


搭载傅利叶自研高性能一体化执行器及12自由度灵巧手,GR-3可满足日常交互、导览、陪伴等场景的运控需求。



接下来重点来看全感交互系统。


其中,视觉感知模块集成结构光、RGB广角镜头及摄像头模组,配合动态视线追踪系统,可确保用户始终处于机器人的视野内,避免交互中断。


听觉模块配备4个麦克风阵列,凭借声源定位能力实现全向收声。


不仅能消除交互盲区、精准捕捉用户发声位置并自动转向,还能通过回音消除与定向增强技术,让听觉响应更智能精准。


触觉反馈模块则在头部与躯干分布31个传感器,形成完整的触觉感知阵列。


除此之外,傅利叶自研的全感交互系统还引入了注意力管理机制,通过统一调度多模态交互功能,动态调配感知优先级,实现手、眼、脑的协同反馈,提升交互响应的连贯性与针对性。



交互反馈采用“双路径响应机制”:


当机器人接收到单一指令(如呼唤、抚摸)时,能即时触发“快思考”反馈——呼唤时快速转头对视,被抚摸时轻晃脑袋回应;同一指令被多次触发(如连续追问、多次触摸),则启动“慢思考”模式——由大模型推理引擎理解复杂语义、交互历史及触发特征,生成更自然且适配场景的复合应答。


电池方面,GR-3采用双电池热插拔架构,通过动态能源调配系统实现双电池无缝切换,单次续航能力达3小时


这一设计可使机器人在不间断供电的情况下完成电池更换,有效降低冲击电流与电弧风险。



与此同时,开发者体验也再次升级了,基于前两代用户反馈,GR-3优化开发框架,支持服务器-客户端架构的算法开发。无论是机器人研究学者、工业自动化工程师还是AI软件开发者,都能快速上手,高效定制多样化的应用。


官方表示,未来还将为场景开发者提供交互API,持续降低使用门槛。


首款“Care-bot”


GR-3背后公司傅利叶,2015年在张江孵化器起步,康复机器人起家。


创始人兼CEO顾捷,毕业于上海交通大学,大学时期就开始对机器人展现出狂热的兴趣,之后和团队从下肢开始做起,做出不少成果。


GR-3之前,傅利叶发布了GR-1、GR-2两款全尺寸人形机器人,还开源了小尺寸人形机器人Fourier N1,本体资源包和基础操作软件代码“一站式”公开。



今年五月,在傅利叶十周年庆典暨首届具身智能生态峰会上,CEO顾捷已透露,未来十年将聚焦“以人为本的具身智能”,即让机器人实现有“温度”的交互、更“生动”的理解、更“主动”的执行,达成专业可靠、长期相伴的目标。



没想到这么快,秉持“以人为本,服务于人”的理念,傅利叶提出了“Care-bot”概念,全新发布GR-3。


围绕技术迭代、用户体验和商业化落地等多个产品维度,傅利叶再次明确了未来机器人的发展方向和应用目标,分为两个方面:


  • Social Companion(社交陪伴)聚焦人与机器人的情感连接,适用于公共空间、教育环境等场景。它通过日常互动、社交交流与情绪陪伴,承担独居老人陪伴、儿童互动玩伴等角色,用温和响应构建情感纽带。


  • Assistive Companion(辅助陪护)在情感陪伴基础上延伸服务功能,覆盖行动辅助、健康监测、康复训练等专业场景。未来它可深入康复机构、养老院等场景,提供慢病照护、日常生活协助等精准服务,让科技真正满足实际需求。


One More Thing


据透露,GR-3还有一位“兄弟机型”将在后续登场:



发布会现场,还有一个“小鼻嘎”机器人,献上热舞:



其实是傅利叶的开源小尺寸人形机器人Fourier N1啦。



文章来自于微信公众号“量子位”,作者是“西风”。


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AI前线

专注人工智能前沿技术报道,深入解析AI发展趋势与应用场景

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评论 (128)

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AI爱好者

2小时前

这个更新太令人期待了!视频分析功能将极大扩展AI的应用场景,特别是在教育和内容创作领域。

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开发者小明

昨天

有没有人测试过新的API响应速度?我们正在开发一个实时视频分析应用,非常关注性能表现。

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AI前线 作者

12小时前

我们测试的平均响应时间在300ms左右,比上一代快了很多,适合实时应用场景。

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科技观察家

3天前

GPT-4的视频处理能力已经接近专业级水平,这可能会对内容审核、视频编辑等行业产生颠覆性影响。期待看到更多创新应用!