【新智元导读】五年倒计时已经开始✿ღ◈。UC伯克利大牛Sergey Levine直言✿ღ◈：机器人很快就会进入真实世界✿ღ◈，接手的不只是厨房与客厅✿ღ◈，还可能是工厂✿ღ◈、仓储✿ღ◈，甚至数据中心建设✿ღ◈。真正的革命✿ღ◈，是「自我进化飞轮」一旦启动✿ღ◈，就不会停下✿ღ◈。

　　UC伯克利教授✿ღ◈、机器人顶级专家Sergey Levine预言✿ღ◈：2030年前✿ღ◈，机器人就能像家政阿姨一样面对面视频游戏365✿ღ◈，独立打理整个家庭✿ღ◈。

　　家务只是开始✿ღ◈，更大的震荡是——蓝领经济✿ღ◈、制造业✿ღ◈、甚至数据中心建设✿ღ◈，都将在机器人潮水中被改写✿ღ◈。

　　但这并非信口开河尊龙凯时app首页✿ღ◈，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真实部署＋实操反馈不断累积的基础上✿ღ◈。

　　与此同时✿ღ◈，Physical Intelligence的π0.5模型已经在未见过的家居环境中✿ღ◈，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务✿ღ◈。

　　π (0.5) 配方中协同训练任务的插图✿ღ◈，包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源✿ღ◈，以及包含高级子任务指令面对面视频游戏365✿ღ◈、指令和来自网络的多模态数据尊龙凯时app首页✿ღ◈。

　　这些进展与演示型视频不同✿ღ◈，它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣✿ღ◈、收拾满是杯盘的餐桌✿ღ◈、叠衣服✿ღ◈、搭箱子这些动作✿ღ◈，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的面对面视频游戏365✿ღ◈。

　　真正标志这个飞轮启动的✿ღ◈，不在于你造出一台看起来厉害的机器人✿ღ◈，而是机器人在真实家庭中 能把一项被人愿意付费做的任务做好✿ღ◈。

　　UC Berkeley的研究团队近期展示✿ღ◈，机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板✿ღ◈、甚至完成IKEA家具拼装✿ღ◈。

　　很多人一听「家务机器人」尊龙凯时app首页✿ღ◈，第一反应是✿ღ◈：连自动驾驶都还没普及✿ღ◈，机器人怎么可能更快？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快✿ღ◈。

　　Levine特别强调✿ღ◈，真正的关键不是造出万能机器人✿ღ◈，而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好✿ღ◈。

　　视觉模块像眼睛一样捕捉环境✿ღ◈，语言模块理解指令并规划步骤面对面视频游戏365✿ღ◈，而动作解码器则像「运动皮层」✿ღ◈，把抽象计划转化为连续✿ღ◈、精准的操作✿ღ◈。

　　在一次实验中✿ღ◈，它误拿起两件衣服✿ღ◈，先尝试折叠第一件✿ღ◈，发现另一件碍事✿ღ◈，就会主动把多余的衣物放回篮子✿ღ◈，再继续折叠手里的那件✿ღ◈。

　　当购物袋意外倒下时✿ღ◈，它也会「自发」地把袋子扶正✿ღ◈。这些细节并没有写进训练数据✿ღ◈，却在真实操作中自然出现✿ღ◈。

　　研究人员发现面对面视频游戏365✿ღ◈，机器人在打包礼物袋的任务中✿ღ◈，可以把「拿起玩具车」「移动到礼物袋」「放下」这些低层动作拼接起来✿ღ◈，完成一个全新的复合任务✿ღ◈。

　　这说明当视觉✿ღ◈、语言✿ღ◈、动作三者真正协同时✿ღ◈，机器人能把已有的技能像乐高一样组合✿ღ◈，去应对复杂场景✿ღ◈。

　　这不只是比喻✿ღ◈，而是他的能力扩张路径✿ღ◈：先能把某件真实任务做得让人满意✿ღ◈，之后步骤会越来越多✿ღ◈、越来越复杂✿ღ◈，而部署也越来越大✿ღ◈。

　　经济路径也很清晰✿ღ◈。机器人先「与人搭档」✿ღ◈，在重复性体力活尊龙凯时app首页✿ღ◈、常规操作中替代人工✿ღ◈，这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上✿ღ◈。

　　McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出✿ღ◈，那些例行性✿ღ◈、重复性活动最容易被自动化✿ღ◈，而一旦这类环节被自动化替代面对面视频游戏365✿ღ◈，效率和良品率往往会出现显著提升✿ღ◈。

　　过去一台研究级机器人可能成本极高✿ღ◈，而当硬件批量生产✿ღ◈、材料和组件标准化后✿ღ◈，再配合视觉-语言-动作模型的算法✿ღ◈，机器人的「可用性」成本被拉低✿ღ◈。

　　短期内✿ღ◈，人与机器的搭档模式会带来巨大红利✿ღ◈；长期看面对面视频游戏365✿ღ◈，全面自动化可能重塑劳动尊龙凯时app首页✿ღ◈、教育与财富分配的格局面对面视频游戏365✿ღ◈。

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