莫拉維克悖論揭示了人工智能系統在處理高級推理與基本感知運動技能上的巨大差異。對于AI而言，復雜的邏輯任務似乎比人類習以為常的感知運動技能更容易實現。這一悖論凸顯了當前AI與人類認知能力之間的鴻溝。

然而，人類作為多模態生物，通過視覺、語言、聲音、觸覺、味覺和嗅覺等多種感官模式來了解世界，并進行分析、推理和決策。這種多模態感知與認知能力是人類智能的重要組成部分。

隨著傳感器技術和AI的演進，機器人也開始配備多模態傳感器。這些設備能夠感知周圍環境，理解自然語言，并通過數字傳感界面獲得觸覺等多種信息。隨著計算能力的不斷提升，機器人正變得越來越智能。

近年來，Transformer和大語言模型（LLM）的出現推動了多模態AI的快速發展。這些模型使得單個模型能夠同時處理和理解多種數據類型，從而提高了AI系統的綜合感知能力。例如，CLIP能夠理解與自然語言配對的圖像，DALL·E則能根據文本描述生成圖像。而GPT-4等模型則進一步提高了人機交互的性能，能夠在音頻、視覺和文本之間實時推理。

2024年，多模態AI的演進速度進一步加快。OpenAI發布的Sora能夠根據文本描述生成逼真的視頻，為構建通用世界模擬器提供了可能。而GPT-4o則顯著提高了人機交互的效率和效果，能夠綜合利用多種信息來做出更準確的判斷和決策。

與此同時，谷歌也發布了Gemini 1.5等模型，將上下文長度大幅擴展，使得AI能夠一次性處理更多信息。谷歌還探討了Project Astra的未來愿景，旨在打造一款能夠處理多模態信息、理解上下文并在對話中自然交互的通用AI助手。

多模態AI的發展為機器人帶來了前所未有的變革。過去，機器人往往只能執行單一任務，缺乏學習和適應能力。而現在，多模態LLM有望改變機器人的分析、推理和學習能力，使機器人從專用走向通用。這種通用化將推動機器人技術的規模化應用，降低價格，并拓展到更多領域。

然而，要使機器人技術成為主流，還需要解決能效、安全性和功能安全等問題。Arm處理器作為未來機器人技術的基石，已廣泛應用于機器人領域。Arm認為，機器人腦應包括“大腦”和“小腦”，采用異構AI計算系統以提供出色的性能、實時響應和高能效。此外，還需要操作系統、實時操作系統（RTOS）以及針對機器人定制的Linux發行版等軟件的支持。

綜上所述，莫拉維克悖論揭示了AI與人類認知能力之間的差異，而多模態AI的發展則為機器人帶來了前所未有的變革。隨著技術的不斷進步和生態系統的完善，我們有理由相信，未來機器人將成為我們生活中不可或缺的一部分，為人類社會帶來更多的便利和價值。