具身智能与视觉:机器人如何“看懂”世界?

具身智能与视觉:机器人如何“看懂”世界?

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具身智能与视觉:机器人如何“看懂”世界?

具身智能与视觉:机器人如何“看懂”世界?​ 人工智能,计算机视觉,大模型,AI,在科技飞速发展的当下,具身智能成为了人工智能领域中一颗璀璨的新星,吸引着无数科研人员与科技爱好者的目光。具身智能,简单来说,就是让智能体(如机器人)基于自身的物理身体与所处环境进行交互,从而实现感知、理解、决策与行动的智能化过程。而在这一过程中,视觉扮演着举足轻重的角色,宛如为机器人打开了一扇通往世界的窗户,使其能够获取大量关键信息,进而做出合理的行为决策。那么,机器人究竟是如何借助视觉来 “看懂” 世界的呢?这背后蕴含着怎样复杂而精妙的技术原理与实现机制?本文将深入探讨具身智能与视觉之间千丝万缕的联系,为大家揭开机器人视觉的神秘面纱。
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前言

    计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科

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微信小程序如何优雅地跳转外部链接?WebView + 复制方案实战

在做小程序开发的过程中,我们经常会遇到这样一个需求: 👉 用户在小程序里点开一个课程/资料,需要跳转到公司内部的学习系统或者外部网站。 问题来了: * 小程序禁止直接用 <a> 标签跳转外部网页 * 也不能像浏览器里那样用 window.open * 那么,怎么实现呢? 这篇文章我会结合实际项目,聊聊 两种常见方案: 1. 业务域名 + WebView 打开外部链接 2. 不在业务域名里的 → 自动复制链接 1️⃣ 背景:小程序的安全限制 微信对小程序的外部链接有严格限制: * 只能通过 <WebView /> 组件来加载 H5 页面。 * 这个 H5 的域名,必须提前在 小程序后台 → 开发设置 → 业务域名 配置。 * 没配置的域名,一律打不开。 所以,解决问题的第一步就是搞清楚: 👉 目标链接的域名是否可控、

满分高危来袭!CVE-2026-21962击穿Oracle WebLogic代理插件,无认证远程控服全解析

2026年1月20日,Oracle发布2026年度首个关键补丁更新(CPU Jan 2026),一次性修复了全产品线158个CVE漏洞、发布337个安全补丁,其中27个关键级漏洞占比8%,涉及13个核心CVE编号。而Oracle WebLogic Server代理插件中曝出的CVE-2026-21962漏洞,凭借CVSS 3.1满分10.0的评级、无认证远程利用、低攻击复杂度的特性,成为本次更新中最具威胁的漏洞,也让全球大量部署WebLogic中间件的企业陷入安全危机。该漏洞并非简单的权限绕过,而是可直接实现远程命令执行(RCE),攻击者仅需构造恶意HTTP请求,即可绕过所有安全校验直接控制目标服务器,窃取、篡改核心业务数据,甚至实现内网横向移动,其危害覆盖金融、政务、能源、电商等所有使用WebLogic代理插件的关键行业。本文将从漏洞背景、技术原理、利用现状、防护方案及行业安全启示等维度,进行专业、全面的深度解读,并结合WebLogic历史漏洞规律给出前瞻性防护建议,为企业筑牢安全防线。 一、漏洞核心背景:Oracle 2026首波更新,WebLogic成高危重灾区 Oracl

OpenClaw启动后,web控制面板无法登录,返回信息:Not Found

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在1.19这台服务器安装了OpenClaw,不管用浏览器,还是直接使用curl,都是返回信息:Not Found 但是1.12这台服务器就没有问题... curl http://localhost:18789 Not Found 查看绑定情况 openclaw config get gateway.bind 🦞 OpenClaw 2026.3.2 (85377a2) — I'm not saying your workflow is chaotic... I'm just bringing a linter and a helmet. loopback 绑定到lan 打开网络连通 openclaw config

SLAM前端中的GPU加速——以vins-fusion-gpu和ORB_SLAM2_CUDA为例

1  GPU GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,可以看成是CPU的协处理器,因此当我们在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device)。 可以看到GPU包括更多的运算核心,其特别适合数据并行的计算密集型任务,如大型矩阵运算,而CPU的运算核心较少,但是其可以实现复杂的逻辑运算,因此其适合控制密集型任务。另外,CPU上的线程是重量级的,上下文切换开销大,但是GPU由于存在很多核心,其线程是轻量级的。因此,基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补,CPU负责处理逻辑复杂的串行程序,而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序,从而发挥最大功效。 CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序,将cpu指令翻译成GPU指令。CUDA提供了对其它编程语言的支持,如C/C++,Python,Fortran等语