具身智能突破：Ciuic机器人云 + DeepSeek 的融合实验

随着人工智能技术的不断发展，具身智能（Embodied Intelligence） 成为近年来研究的热点。与传统的“黑箱”式AI不同，具身智能强调智能体通过感知环境、与环境交互来学习和决策，更接近人类认知的本质。

在这一背景下，我们尝试将 Ciuic机器人云平台 与 DeepSeek 大语言模型 进行深度融合，探索一种新型的具身智能架构。本篇文章将详细介绍这一融合实验的技术实现，并附上关键代码示例。

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项目背景与目标

1. Ciuic机器人云平台简介

Ciuic机器人云是一个基于ROS2（Robot Operating System 2）构建的云端机器人控制平台，支持多种类型的机器人硬件接入，提供远程控制、任务调度、SLAM建图、导航等功能。

2. DeepSeek大模型简介

DeepSeek是由DeepSeek公司开发的一系列高性能大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，适用于对话系统、内容创作、逻辑推理等场景。

3. 融合目标

将DeepSeek作为机器人行为策略的“大脑”，实现高级语义理解。利用Ciuic平台执行底层动作控制（如移动、抓取等）。实现从自然语言指令到机器人行为的端到端映射。探索多模态输入（语音+视觉）与语言模型的协同。

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系统架构设计

整个系统分为三个层级：

层级	模块	功能
上层	DeepSeek API	理解用户指令，生成机器人动作序列
中层	ROS2 Bridge	解析DeepSeek输出的动作序列，调用对应服务
下层	Ciuic机器人云	执行具体动作，反馈状态信息

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关键技术实现

1. DeepSeek接口封装

我们使用Python封装了DeepSeek的API接口，用于接收自然语言指令并返回结构化的动作序列。

import requestsimport jsonclass DeepSeekClient:    def __init__(self, api_key):        self.api_key = api_key        self.url = "https://api.deepseek.com/chat/completions"    def send_prompt(self, prompt):        headers = {            "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",            "Content-Type": "application/json"        }        payload = {            "model": "deepseek-chat",            "messages": [                {"role": "system", "content": "You are a robot behavior planner."},                {"role": "user", "content": prompt}            ],            "response_format": {                "type": "json_object",                "schema": {                    "type": "object",                    "properties": {                        "action_sequence": {                            "type": "array",                            "items": {                                "type": "object",                                "properties": {                                    "action": {"type": "string"},                                    "parameters": {"type": "object"}                                },                                "required": ["action"]                            }                        }                    },                    "required": ["action_sequence"]                }            }        }        response = requests.post(self.url, headers=headers, data=json.dumps(payload))        return response.json()['choices'][0]['message']['content']

2. ROS2桥接模块

该模块负责解析来自DeepSeek的动作序列，并调用相应的ROS2服务或话题。

import rclpyfrom rclpy.node import Nodefrom std_srvs.srv import Triggerfrom geometry_msgs.msg import Twistclass RobotActionExecutor(Node):    def __init__(self):        super().__init__('robot_action_executor')        self.cli = self.create_client(Trigger, '/navigation/start_navigation')        while not self.cli.wait_for_service(timeout_sec=1.0):            self.get_logger().info('service not available, waiting again...')    def execute_actions(self, action_sequence):        for action in action_sequence:            if action['action'] == 'move_to':                self.move_to(action['parameters']['target'])            elif action['action'] == 'grab':                self.grab_object(action['parameters']['object_name'])    def move_to(self, target):        req = Trigger.Request()        future = self.cli.call_async(req)        rclpy.spin_until_future_complete(self, future)    def grab_object(self, object_name):        # 假设有一个抓取服务        pass

3. Ciuic机器人云对接

Ciuic平台通过ROS2 Bridge接入本地网络，使用标准ROS2接口进行通信。我们配置了以下节点：

/camera/image_raw —— 获取摄像头图像/imu/data —— 获取IMU数据/cmd_vel —— 控制机器人运动速度

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实验流程演示

场景设定：

用户输入：“请走到厨房，把牛奶放到冰箱里。”

步骤分解：

DeepSeek处理指令

$ python deepseek_client.py --prompt "请走到厨房，把牛奶放到冰箱里。"

输出：

{  "action_sequence": [    {      "action": "move_to",      "parameters": {        "target": "kitchen"      }    },    {      "action": "detect_object",      "parameters": {        "object_name": "milk"      }    },    {      "action": "grab",      "parameters": {        "object_name": "milk"      }    },    {      "action": "move_to",      "parameters": {        "target": "refrigerator"      }    },    {      "action": "put",      "parameters": {        "object_name": "milk"      }    }  ]}

ROS2 Bridge解析并执行动作序列

$ ros2 run robot_action_executor executor_node

Ciuic平台执行实际动作

移动至厨房使用视觉识别牛奶抓取牛奶移动至冰箱放入冰箱

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挑战与优化方向

当前挑战：

DeepSeek输出的动作格式需高度标准化，避免歧义。环境感知（视觉、语音）与语言模型之间存在延迟。实际机器人动作执行误差影响整体流程成功率。

优化建议：

引入强化学习机制，让机器人在执行失败后自我修正。结合多模态模型（如CLIP）提升物体识别准确率。使用LoRA微调DeepSeek模型，使其更适应机器人控制领域。

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本次实验展示了如何将大语言模型（如DeepSeek）与机器人平台（如Ciuic）结合，推动具身智能的发展。未来，我们希望进一步拓展以下方向：

更复杂的任务编排与推理实时语音指令与环境反馈闭环多机器人协作与群体智能

随着技术的进步，具身智能有望真正实现“机器理解世界”的愿景。

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参考资料

DeepSeek官方文档Ciuic机器人云平台ROS2官方教程

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作者：XXX AI实验室
日期：2025年4月5日