莫拉维克悖论揭示了人工智能系统在处理高级推理与基本感知运动技能上的巨大差异。对于AI而言，复杂的逻辑任务似乎比人类习以为常的感知运动技能更容易实现。这一悖论凸显了当前AI与人类认知能力之间的鸿沟。
然而，人类作为多模态生物，通过视觉、语言、声音、触觉、味觉和嗅觉等多种感官模式来了解世界，并进行分析、推理和决策。这种多模态感知与认知能力是人类智能的重要组成部分。
随着传感器技术和AI的演进，机器人也开始配备多模态传感器。这些设备能够感知周围环境，理解自然语言，并通过数字传感界面获得触觉等多种信息。随着计算能力的不断提升，机器人正变得越来越智能。
近年来，Transformer和大语言模型（LLM）的出现推动了多模态AI的快速发展。这些模型使得单个模型能够同时处理和理解多种数据类型，从而提高了AI系统的综合感知能力。例如，CLIP能够理解与自然语言配对的图像，DALL·E则能根据文本描述生成图像。而GPT-4等模型则进一步提高了人机交互的性能，能够在音频、视觉和文本之间实时推理。
2024年，多模态AI的演进速度进一步加快。OpenAI发布的Sora能够根据文本描述生成逼真的视频，为构建通用世界模拟器提供了可能。而GPT-4o则显著提高了人机交互的效率和效果，能够综合利用多种信息来做出更准确的判断和决策。
与此同时，谷歌也发布了Gemini 1.5等模型，将上下文长度大幅扩展，使得AI能够一次性处理更多信息。谷歌还探讨了Project Astra的未来愿景，旨在打造一款能够处理多模态信息、理解上下文并在对话中自然交互的通用AI助手。
多模态AI的发展为机器人带来了前所未有的变革。过去，机器人往往只能执行单一任务，缺乏学习和适应能力。而现在，多模态LLM有望改变机器人的分析、推理和学习能力，使机器人从专用走向通用。这种通用化将推动机器人技术的规模化应用，降低价格，并拓展到更多领域。
然而，要使机器人技术成为主流，还需要解决能效、安全性和功能安全等问题。Arm处理器作为未来机器人技术的基石，已广泛应用于机器人领域。Arm认为，机器人脑应包括“大脑”和“小脑”，采用异构AI计算系统以提供出色的性能、实时响应和高能效。此外，还需要操作系统、实时操作系统（RTOS）以及针对机器人定制的Linux发行版等软件的支持。
综上所述，莫拉维克悖论揭示了AI与人类认知能力之间的差异，而多模态AI的发展则为机器人带来了前所未有的变革。随着技术的不断进步和生态系统的完善，我们有理由相信，未来机器人将成为我们生活中不可或缺的一部分，为人类社会带来更多的便利和价值。
