用于机器人的AI大模型软件有很多，以下是一些常见的软件：
1. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习框架，支持多种深度学习算法和模型。它适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
2. PyTorch：同样由Facebook开发的开源机器学习库，具有高性能和灵活性。PyTorch适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
3. MXNet：一个开源的机器学习平台，支持多种深度学习算法和模型。MXNet适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
4. Scikit-learn：一个简单易用的Python库，用于数据挖掘、机器学习和数据分析。Scikit-learn适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
5. Keras：一个高级神经网络API，用于构建、训练和部署深度学习模型。Keras适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
6. TensorFlow Lite：一种轻量级模型格式，可以在嵌入式设备上运行。TensorFlow Lite适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
7. TorchScript：一种将PyTorch模型转换为其他编程语言（如C++、Java等）的脚本语言。TorchScript适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
8. Robot Operating System (ROS)：一个开源的软件框架，用于开发机器人系统。ROS适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
9. ROS Kinetic：ROS的一个子项目，专注于机器人操作系统的开发。Kinetica适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
10. OpenCV：一个开源的计算机视觉库，可用于机器人视觉和图像处理任务。OpenCV适用于各种规模的项目，包括机器人应用。
这些软件各有特点，可以根据具体需求选择合适的工具。例如，如果需要构建复杂的深度学习模型，可以选择TensorFlow或PyTorch；如果需要处理大量数据，可以考虑使用Scikit-learn；如果需要将模型部署到嵌入式设备上，可以选择TensorFlow Lite或ROS。
