Mech-GPT多模態大模型賦予了機器人類人的學習、理解、推理及決策能力，如同為機器人裝上了一個具身智能大腦，使其可以理解自然語言指令和復雜環境，自主決策完成復雜多樣的任務。通過Mech-GPT，我們僅需自然語言指令即可讓機器人完成復雜任務，而無需復雜的編程和專業知識。Mech-GPT具備強大的泛化能力和通用性，讓機器人也能跨平臺、跨環境、跨任務，廣泛應用于千行百業。
傳統模式下，機器人的應用通常受限于其專業性和編程的復雜性。為了讓機器人完成一項任務，往往需要具備專業知識的工程師投入數天甚至數周來編寫程序。這種方法顯然難以適應制造業中產品快速迭代的需求，以及更復雜多變的服務業和家用場景。
Mech-GPT使機器人能夠理解自然語言下達的指令，通過自然語言與操作員交互
Mech-GPT使機器人能夠快速理解模糊、復雜的語義指令，通過自然語言與操作員交互，并執行復雜任務
Mech-GPT能夠讓機器人直接理解自然語言指令，并綜合視覺、圖紙等多模態信息進行推理決策，自主決定完成任務的最佳方案。即使是沒有編程背景的用戶，也能通過簡單的自然語言命令，在極短的時間內指導機器人完成復雜的任務。通過給機器人裝上智能大腦，機器人使用的技術門檻將大幅降低，使其在多變環境中更高效地處理各類復雜任務。
Mech-GPT具有跨平臺、跨環境、跨任務的泛化遷移能力。Mech-GPT能夠適配各種機器人和工具，它可為人形、服務、協作及工業機器人在內的各種機器人提供高階智能，處理工業、物流、零售、農業及日常生活等各個領域的任務，展現出強大的靈活性和適應性。
Mech-GPT作為機器人的具身智能大腦，使機器人能夠理解自然語言所下達的指令，理解人類的意圖，并綜合視覺和圖紙信息進行更復雜的推理和決策，應對更復雜多變的場景，完成用戶指定的隨機任務。同時，通過模擬人類的認知過程，使機器人能夠從經驗中學習，在海量未知場景中靈活應用。
海量真實數據積累
梅卡曼德已在全球50余個國家和地區部署了超過10000臺智能機器人視覺設備，廣泛應用于物流、制造等場景，處理過超十萬種各類物品，積累了大量實際數據及經驗。通過大量真實場景數據和自主訓練，機器人可以抓取海量種類的物品，且無需事先注冊或額外訓練。同時，利用虛擬環境仿真物理世界中的各類真實場景，機器人可以獲取更豐富的訓練數據。
梅卡曼德自主研發的3D視覺傳感器及智能軟件像是機器人的“眼睛”。Mech-Eye 工業級3D相機能夠精準地獲取物體三維信息，Mech-Vision對Mech-Eye生成的三維信息進行處理，計算出物體空間坐標系下的位姿，Mech-Viz則根據物體實際位姿，規劃機器人運動路徑并引導抓取。梅卡曼德在物體成像、視覺識別、機器人等AI技術方面積累深厚，已掌握透明物體成像、強反光物體成像、超大物體成像和免訓練高速物體抓取等先進AI技術，讓機器人可處理各類復雜情況。
Mech-GPT多模態大模型，為機器人裝上具身智能大腦
Mech-GPT通過先進的自然語言理解和多模態信息感知能力，極大程度降低了機器人使用門檻，使智能機器人有望被應用至千行百業。而Mech-GPT所具備的強大泛化遷移能力，使各類機器人在面對未知環境和隨機任務時，都能準確地執行基于自然語言的任務指令，從而極大地擴展智能機器人應用邊界。