分层式架构是2026年工业场景主流方案典型流程为:多模态传感器(RGB相机、深度相机、激光雷达、IMU、力传感器)采集环境信息经SLAM算法构建地图、物体识别算法理解场景大语言模型(LLM)或多模态模型(VLM)进行任务规划生成行为序列运动规划算法生成轨迹底层控制器执行伺服控制。优必选Walker系列采用分层架构上层接入百度文心、阿里通义等国产大模型进行任务理解中层自研运动控制算法保障双足行走稳定性下层伺服驱动器实现1000Hz实时控制。该架构优势在于:模块化设计便于调试维护分层优化保障安全性工程化成熟度高。劣势在于:信息在层间传递存在损耗各模块优化目标不一致导致全局次优新任务适配需重新调整各层参数泛化能力弱。端到端大模型通用智能的希望端到端大模型直接学习从视觉/语言输入到动作输出的映射代表性模型包括Google RT-2、Figure Helix、智元GO-1等。RT-2将视觉-语言模型(VLM)与机器人控制结合在2D图像上直接预测动作指令在未见过的物体和任务上展现出显著泛化能力。FigureHelix采用“双系统”架构系统2(S2)基于7B参数的视觉-语言模型进行慢思考任务规划系统1(S1)基于80M参数的Transformer进行快思考动作执行兼顾智能与实时性。端到端架构面临三大挑战:数据瓶颈方面真机数据采集成本高(单条轨迹$10-100)、安全性要求高仿真到现实(Sim2Real)迁移存在差距2026年头部企业数据集规模达百万条级别但仍不足;安全性方面端到端模型黑箱特性导致错误难以预测和解释工业场景容错率低需引入安全监控层;实时性方面大模型推理延迟100ms-3s难以满足100-1000Hz实时控制需求需模型压缩、边缘部署、分层加速。
