端侧 AI 与具身智能：把大模型装进机器人
当 VLM 遇上机械臂与移动底盘：拆解端侧推理、感知-决策-执行闭环与具身智能的落地路径。
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当 VLM 遇上机械臂与移动底盘：拆解端侧推理、感知-决策-执行闭环与具身智能的落地路径。
大模型正在从“只能读字”走向“能听会看”：梳理视觉、语音、视频模型接入与工具链集成的方法。
讲解激光 / 视觉 SLAM 建图与路径规划，用 Nav2 跑通“建图—定位—导航”的自主移动闭环。
为什么微调比从零训练省得多？用 LoRA 冻结原模型、只训练低秩增量，在自己的数据上定制大模型。
视觉是机器人的眼睛：用 OpenCV 与深度学习做目标检测，理解相机标定与位姿估计的基本流程。
让大模型不仅会聊天，还会“动手做事”：理解 Agent 循环，用 Function Calling 搭建第一个智能体。
熟悉 ArkUI 常用组件与布局容器，掌握状态管理与页面路由，搭出像样的多页面应用。
从坐标变换讲到机器人系统组成，搭好 ROS 2 环境，用节点与话题跑通第一个“数字机器人”。
认识鸿蒙生态与 DevEco Studio，掌握 ArkTS 语言基础与工程结构，从模板跑起第一个应用。
向量化、检索、重排与生成，用 RAG 架构让 AI 回答真正基于你的知识库。