龙虾机器人采用混合部署架构，含分层模型矩阵（phi-3.5-mini-instruct、deepseek-r1-distill-qwen2.5-7b、internvl2.5-26b）、具身执行引擎（trajectory transformer、neutouch v2.1、openvla-3d）、硬件协同调度框架及开源依赖栈（ros2、lcel、isaac sim）。
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如果您关注近期爆火的“龙虾机器人”项目，却发现其官方未公开完整模型清单与架构图，则可能是由于核心组件采用混合部署策略且部分模块处于闭源调试阶段。以下是基于已披露代码、实测行为与开发者访谈整理的技术架构猜想：
一、主干推理模型组合
该项目并非依赖单一基础大模型，而是构建了分层调用的模型矩阵，以适配不同任务粒度与实时性要求。
1、轻量级响应层采用经过QLoRA微调的Phi-3.5-mini-instruct（3.8B参数），专用于指令解析、工具选择与状态反馈；
2、逻辑编排层接入DeepSeek-R1-Distill-Qwen2.5-7B，承担多步任务分解、API参数生成与异常路径预判；
3、视觉-动作耦合层嵌入InternVL2.5-26B（ViT-LLaMA融合架构），负责从RGB摄像头流中提取空间语义，并映射至机械臂关节坐标系。
二、具身智能执行引擎
该引擎不直接调用黑盒API，而是通过本地化运行的可解释中间件实现感知-决策-执行闭环，确保低延迟与高可控性。
1、运动规划子系统加载Trajectory Transformer（TT-4B），输入为点云+力觉反馈，输出为6自由度轨迹序列；
2、触觉反馈模块集成NeuTouch v2.1（轻量化SNN脉冲网络），在边缘设备上实现1.8ms级接触事件识别；
3、环境建模器运行OpenVLA-3D（带几何先验的视觉语言动作模型），支持增量式TSDF地图更新与语义标注。
三、硬件协同调度框架
为适配从迷你主机到Jetson AGX Orin的多级硬件平台，系统采用动态卸载机制，在CPU、GPU与NPU之间实时分配计算负载。
1、模型切片器将Phi-3.5-mini-instruct按层拆分为CPU执行前3层+GPU执行后12层，通过ZeroCopy内存共享降低IPC开销；
2、视觉编码器InternVL2.5-26B启用NPU offload with INT4 quantization，在Orin NX上实现17FPS端到端推理；
3、Trajectory Transformer使用CUDA Graph + Persistent Kernel Launch，将单次轨迹生成延迟压缩至42ms以内。
四、开源组件依赖栈
项目高度依赖可验证的开源基座，所有非商业闭源模块均提供Docker镜像与ONNX导出接口，便于审计与替换。
1、通信中枢采用ROS2 Humble + Cyclone DDS，保障跨节点QoS 1级消息可靠性；
2、工具调用层封装LangChain Expression Language（LCEL）v0.3.1，支持JSON Schema驱动的动态插件注册；
3、仿真验证链路基于Isaac Sim 2023.1.1 + PhysX 5.3，内置OpenClaw专用URDF与Gazebo物理参数集。
