相比市面上普遍使用的ROS系统

木牛予智具身智能行业应用模型MN-LLM

让机器人实现商业价值

Embodied AI = Embodied Intelligence = 具象AI = 具身智能

具身智能机器人被认为是AI的终极形态。是具有“身体”并支持物理交互的智能体，像人一样能与环境交互感知，自主规划、决策、执行的机器人。

一般认为，具身智能具备以下核心要素：

机器人本体：通常是具有物理实体的机器人，具备环境感知能力、运动能力和操作执行能力，是连接数字世界和物理世界的载体。为适应不同环境和任务作业要求，本体可以有多种形态。如四足机器人、叉车机器人、人形机器人等，将智能能力应用于千行百业。

机器人系统：是本体之上的智能核心，负责感知、决策、规划、控制等的工作，也是链接机器人本体与真实物理世界具体任务的感（知）-驱（动）-控（制）中枢。

数据：数据是机器人能力泛化的关键。具身智能的场景则更为复杂多样，针对行业场景的高质量数据，这将是未来具身智能成功应用落地的关键支撑。

学习和进化架构：智能体通过和物理世界（虚拟的或真实的）的交互，来适应新环境、学习新知识并强化出新的解决问题方法。

参照安卓系统对移动互联网的意义，具身智能机器人发展的核心是通用系统

功能手机刚刚诞生之初，市面上众多机型有非常多不同的系统，一方面开发应用程序，需要适配不同的机型；另一方面，不同机型上功能软件无法复用在其他机型上，重复开发，导致移动互联网发展初期没有商业价值。

直到安卓系统诞生，让移动互联网商业化落地。通过安卓系统打通主流机型的基础功能，使得各类应用程序APP只要在安卓系统上编程，就可以适配市面上的主流机型，降低应用开发成本，提高应用覆盖范围，推动移动互联网商业化真正落地。

在机器人领域，不同机器人本体，相当于不同手机机型；不同环境任务相当于不同应用程序APP；机器人行业通用系统的缺失，导致机器人缺少泛化能力，无法形成可以商业化的健康生态，让目前机器人应用大多处于弱智能或特定场景的DEMO阶段，面对真实世界千变万化的任务要求，仍然不够智能，商业化前景渺茫。

例如：拿起物体-移动-放下这个过程，有众多情况

任务一：将桌面上的一杯水放在地上，需要机械臂作为本体，实时感知识别水杯在桌面的摆放位置，计算水杯大小形态材质，规划抓取水杯位置和水杯移动至地面的轨迹，精准控制机械臂完成抓取和放置动作，完成任务流程。

任务二：将传送带上直径一米的纸卷放在地上，需要叉车机器人作为本体，实时感知纸卷放置位置，通过计算获取纸卷直径、高度等形态数据，规划纸卷抓取位置和移动轨迹，精准控制机械臂和叉车车体完成移动和纸卷摆放，完成任务流程。

。。。。。。

同样是拿起-移动-放下这个过程，需要不同形态的机器人本体完成任务，环境因素、对象物体和任务要求的微小变化会成为不同的“应用程序APP”，需要大量重复开发和交付，难以商业化成为行业之痛。

而在此类过程中，机器人能力是共通的，包括：物理3D环境精确感知、任务规划与执行、强大的通识能力、多级语义推理能力、long-term记忆能力、任务泛化与自学迁移等能力。

因此机器人行业急需具备感知-规划-决策-执行能力的机器人系统来提升不同本体的适配能力，并且为机器人在不同行业应用提供基础设施。

更先进、支撑处理复杂问题的机器人高性能系统。

木牛予智具身智能行业应用模型MN-LLM经过众多商业落地场景的积累，把所有智能设备共性抽象为大脑-小脑和神经-肌肉组件,采用一体化封装、结构化模块化设计,可以适配不同本体，用来开发所有智能设备。

上位机系统——通用大脑

按照不同环境任务要求，设计运动，逻辑，感知框架，从底层进行系统级优化。通过合理分配计算资源，保证机器人运行时序，各模块功能稳定，确保机器人产品高效稳定运行；

采用结构化、模块化封装，各功能可以根据需求随时调用，降低机器人开发人员要求，让机器人开发应用更简单。

下位机RTOS——高适应性小脑和神经

与上位机形成合理分工，根据不同任务要求，使用RTOS承接时效要求高、响应速度快的复杂任务，让机器人控制效率达到最优，具备处理三维世界复杂问题和柔性任务的能力。

动力系统执行器——具有泛化能力的肌肉

深入硬件，下位机包含实时系统层与伺服控制层。自研伺服算法搭配控制器，针对场景需求优选机器人本体硬件，实现低成本高性能动力系统；让机器人本体具有泛化能力，支持开发各种形态机器人去适配不同任务要求；与上位机、下位机配合，从底层解决机器人实时性、高精度精准运动控制问题，产品实现工业级性能，消费级价格。

对比ROS及近期发布的诸多ROS改良系统，MN-LLM引领机器人系统走进“智能机”时代

MN-LLM模型与ROS及ROS改良系统的智能化区别可比“智能机”与“功能机”的水平差异

目前市面上普遍使用ROS系统或ROS优化系统作为机器人开发底层，该类系统由通讯机制、工具软件包、机器人高层技能以及机器人生态系统集合体等构成，主要优势为灵活，复用性高；

主要劣势为系统资源消耗大（每一个运算节点是一个独立进程），实时性差，且仅支持上位机，未打通构成机器人的关键环节，大型应用管理复杂，开源协议混乱复杂，商用风险高。

对比ROS系统，木牛予智具身智能行业应用模型MN-LLM规避了ROS本身固有架构的缺陷，对机器人能力进行了重构和统一设计，一体化程度高，降低系统资源消耗，解决严苛的时序性、安全性、稳定性问题解决，该系统可以让机器人完成大型应用管理，处理复杂柔性问题；机器人通用能力的抽象，降低研发泛化成本，商业化能力显著增强，成为行业内稀缺的纯自研高性能的机器人支撑系统。

通过MN-LLM模型开发机器人产品,具备人无我有,人有我优,人优我廉,人廉我送代快的优势,已在8个行业、10余款机器人开发中得到验证。