相比于时下最热门的自然语言理解模型Transformer，SpeechFormer++能够在语言理解的基础上，对语音信号进行进一步的分析和处理，从而能够更好地理解语言背后所传达出来的情感信息，提升语言理解的准确性。这一模型未来有望在语言情感分析及神经认知障碍分析等方面发挥更重要的作用。

该论文针对人形机器人安全步行，通过线性化3D捕获条件并结合任务空间的模仿学习，实现人形机器人在不需要大量示教数据的情况下，快速获得稳定、安全的行走步态。

优必选科技基于“算法轻量化以适配终端”创作的论文《RA Loss: Relation-Aware Loss for Robust Person Re-identification》（用于鲁棒行人重识别的关系感知损失函数），被第16届亚洲计算机视觉会议（The 16th Asian Conference on Computer Vision， ACCV2022）收录。

如何让系统尽量关注信号中蕴含有丰富情感信息的片段，是提高情感识别准确率的关键。

对算力的高效利用，是人工智能和机器人产业发展的关键问题。如果能以较少的终端算力，出色地完成图像分析任务，不仅能够降低成本，还能腾出算力让机器人完成更多复杂任务，向更加智能化迈进。

本文从机场应用场景的核心关注指标——导航精度、UWB定位精度、重定位成功率三方面进行技术解析，围绕这三个关键指标展开如何实现低成本解决室内超大场景下机器人定位与导航。

经过多年硬科技拓荒，优必选科技的大型仿人服务机器人Walker在五年里完成了四次迭代，这也是中国首台可商业化的人形双足机器人。

仿人机器人要如何“习得”上楼梯、下斜坡、下象棋、柔顺力控按摩、不平整地面行走等技能？本文以2021年发布的优必选大型仿人服务机器人Walker X为例，介绍仿人机器人的技术难点、落地情况和科研合作思路。

本文从自然语言处理技术的研究出发，对优必选的自然语言处理在机器人中的应用，如场景交互中的多轮对话问题，以及AI写作创作等方面进行全面解析，并对优必选自然语言处理在机器人上的应用案例进行解析。

本文围绕伺服驱动的研究现状、技术特点等方面，结合优必选科技在伺服驱动器产品上的研究、实际应用及未来研究方向展开深度讲解。

本文，深入挖掘了优必选Walker X在步态规划与控制、视觉定位导航、全链路语音交互等核心技术领域的突破，并对中国人形服务机器人的商业化前景做了深度前瞻。

本文从大型仿人机器人整机构型国内外研究现状入手，围绕机器人整机构型、关节运动特点、伺服驱动器、减速器、仿真平台等方面进行深度讲解，最后讲述了大型仿人机器人整机构型未来发展趋势。

这些方向可能是机器人视觉方向在将来急需的一些技术。

运动控制是人形机器人的核心技术之一，也是人形机器人适应人类生存环境所必需的能力。