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UC伯克利教授★ღ◈ღ、机器人顶级专家Sergey Levine预言★ღ◈ღ:2030年前尊龙ag旗舰厅登录★ღ◈ღ,机器人就能像家政阿姨一样★ღ◈ღ,独立打理整个家庭★ღ◈ღ。
家务只是开始★ღ◈ღ,更大的震荡是——蓝领经济★ღ◈ღ、制造业★ღ◈ღ、甚至数据中心建设★ღ◈ღ,都将在机器人潮水中被改写★ღ◈ღ。
但这并非信口开河★ღ◈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尊龙ag旗舰厅登录★ღ◈ღ。
与此同时★ღ◈ღ,Physical Intelligence的π0.5模型已经在未见过的家居环境中★ღ◈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◈ღ。
π (0.5) 配方中协同训练任务的插图★ღ◈ღ,包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源★ღ◈ღ,以及包含高级子任务指令★ღ◈ღ、指令和来自网络的多模态数据★ღ◈ღ。
这些进展与演示型视频不同★ღ◈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◈ღ、收拾满是杯盘的餐桌★ღ◈ღ、叠衣服★ღ◈ღ、搭箱子这些动作★ღ◈ღ,都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的海棠书屋里★ღ◈ღ。
真正标志这个飞轮启动的★ღ◈ღ,不在于你造出一台看起来厉害的机器人★ღ◈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尊龙ag旗舰厅登录★ღ◈ღ。
UC Berkeley的研究团队近期展示海棠书屋里★ღ◈ღ,机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板★ღ◈ღ、甚至完成IKEA家具拼装★ღ◈ღ。
很多人一听「家务机器人」★ღ◈ღ,第一反应是★ღ◈ღ:连自动驾驶都还没普及★ღ◈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◈ღ。
Levine特别强调★ღ◈ღ,真正的关键不是造出万能机器人★ღ◈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◈ღ。
视觉模块像眼睛一样捕捉环境★ღ◈ღ,语言模块理解指令并规划步骤★ღ◈ღ,而动作解码器则像「运动皮层」★ღ◈ღ,把抽象计划转化为连续★ღ◈ღ、精准的操作★ღ◈ღ。
在一次实验中★ღ◈ღ,它误拿起两件衣服尊龙ag旗舰厅登录★ღ◈ღ,先尝试折叠第一件★ღ◈ღ,发现另一件碍事★ღ◈ღ,就会主动把多余的衣物放回篮子★ღ◈ღ,再继续折叠手里的那件★ღ◈ღ。
当购物袋意外倒下时★ღ◈ღ,它也会「自发」地把袋子扶正★ღ◈ღ。这些细节并没有写进训练数据尊龙ag旗舰厅登录★ღ◈ღ,却在真实操作中自然出现★ღ◈ღ。
研究人员发现★ღ◈ღ,机器人在打包礼物袋的任务中★ღ◈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◈ღ,完成一个全新的复合任务★ღ◈ღ。
这说明当视觉海棠书屋里★ღ◈ღ、语言★ღ◈ღ、动作三者真正协同时★ღ◈ღ,机器人能把已有的技能像乐高一样组合★ღ◈ღ,去应对复杂场景★ღ◈ღ。
这不只是比喻★ღ◈ღ,而是他的能力扩张路径★ღ◈ღ:先能把某件真实任务做得让人满意海棠书屋里海棠书屋里★ღ◈ღ,之后步骤会越来越多★ღ◈ღ、越来越复杂★ღ◈ღ,而部署也越来越大★ღ◈ღ。
经济路径也很清晰★ღ◈ღ。机器人先「与人搭档」★ღ◈ღ,在重复性体力活★ღ◈ღ、常规操作中替代人工★ღ◈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◈ღ。
McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出★ღ◈ღ,那些例行性★ღ◈ღ、重复性活动最容易被自动化★ღ◈ღ,而一旦这类环节被自动化替代★ღ◈ღ,效率和良品率往往会出现显著提升★ღ◈ღ。
过去一台研究级机器人可能成本极高★ღ◈ღ,而当硬件批量生产★ღ◈ღ、材料和组件标准化后★ღ◈ღ,再配合视觉-语言-动作模型的算法★ღ◈ღ,机器人的「可用性」成本被拉低海棠书屋里★ღ◈ღ。
短期内★ღ◈ღ,人与机器的搭档模式会带来巨大红利★ღ◈ღ;长期看★ღ◈ღ,全面自动化可能重塑劳动★ღ◈ღ、教育与财富分配的格局★ღ◈ღ。