不会直接参与机器人的低层次控制, 而是通过需求 理解、任务规划、动作生成等方式进行较高层级的 控制. 本文将目前基础模型参与的具身智能控制分 为四个层级: 需求级、任务级、规划级、动作级, 这 之下的层级则根据文献 [117] 分为基元级与伺服级. 其中, 规划级、动作级、基元级和伺服级也属于传统 机器人控制规划的范畴, 如图 3 所示. 大模型目前比较擅长的是理解需求和分解任 务, 同时越来越多的研究探索利用大模型在规划级 Sciavicco L, Villani L, Oriolo G. Robotics: Model- ling, Planning and Control. London: Springer, 2009. 117 Wei J, Wang X Z, Schuurmans D, Bosma M, Ichter B, Xia F, et al. Chain-of-thought prompting elicits

..................................................................................................117 15. 案例研究与成功经验....................................................................................

用户培训.................................................................................................117 12.1 培训计划制定..................................................................................119

.115 12.3 最佳实践分享.................................................................................117 13. 未来展望与建议......................................................................................120

......116 7.2.2 用户授权问题...........................................................................117 7.3 操作风险.........................................................................................

.115 5.1.2 数据风险..................................................................................117 5.1.3 项目进度风险...........................................................................118 5.2 风险评估

· · · · · · · · · · · · · · 113 信美大模型保险垂直应用演进· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 117 信美大模型应用方案· · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · · 118 基于信美Chat-Trust3.0的知识助手·