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      別被機器人跳舞騙了,我們還在 GPT-2 時代| 具身智能百億圓桌

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      說到機器人,過去兩年科技圈里,最不缺的大概就是各種機器人「后空翻」的視頻。

      社交媒體上的討論和各大公司的宣傳片,也讓人覺得我們距離被機器人接管,似乎就差那一個季度的距離。


      剛剛,在 2026 中關(guān)村論壇年會上,幾位國內(nèi)具身智能的創(chuàng)始人,進行了一場「百億具身智能圓桌會議」。來自銀河通用的王鶴、智平方張鵬、千尋智能高陽、原力靈機唐文斌,以及星動紀元的席悅坐在一起,聊了聊具身智能的核心議題。

      現(xiàn)在的具身智能到底發(fā)展到哪一步了,哪些場景是得到了驗證?

      技術(shù)方面,要讓機器人真正進入我們的生活學習和工作,需要解決的問題是數(shù)據(jù)、模型還是機器人硬件?

      以及未來一兩年內(nèi),具身智能的主要發(fā)力場景會集中在哪些方向,工業(yè)化落地多還是真的有望進入家庭?

      最后,他們也談到了具身智能的發(fā)展,需要像自動駕駛一樣,有 L3、L5 類似的標準,才能規(guī)范整個機器人行業(yè)所處的智能水平。

      歡迎來到機器人的 GPT-2.0 時代

      如何定義剛剛過去的 2025 年與機器人賽道全面進擊的 2026 年?

      五位大咖給出了高度一致的研判:2025 年是「打基礎(chǔ)」的蓄勢之年,而 2026 年將是機器人場景泛化能力提升,和商業(yè)規(guī)模化落地的元年。

      千尋智能的高陽將當前的具身智能所處的階段,比喻為大語言模型的 GPT-2 時代。


      千尋智能聯(lián)合創(chuàng)始人 高陽

      他提到具身智能行業(yè),在 2025 年解決了大量數(shù)據(jù)基建層面的問題,隨著模型參數(shù)與數(shù)據(jù)規(guī)模的提升,2026 年極有可能迎來跨越至 3.0 時代的躍變。

      原力靈機唐文斌也坦言,當前行業(yè)仍處在發(fā)展初級階段,但在數(shù)據(jù)規(guī)模化驅(qū)動下,行業(yè)斜率(增速)極大。

      他直言哪怕今天我們坐在這里談論模型、算法,但是連一個大規(guī)模的 benchmark 都還沒出現(xiàn),無法準確的衡量不同具身智能的水平。


      星動紀元聯(lián)合創(chuàng)始人 席悅

      星動紀元聯(lián)合創(chuàng)始人席悅則提到,過去一年資本的瘋狂涌入,一些 2025 年沒有出現(xiàn)的公司,在 2026 年突然涌現(xiàn);同時也伴隨著很多公司突然就消失。

      這是速度和加速度都飛快的一年。

      銀河通用創(chuàng)始人王鶴則提到了前段時間他們和清華大學合作的項目,讓機器人也可以上場打網(wǎng)球。他說隨著很多概念的逐漸清晰,具身智能是正在迎來從實驗室走向真實世界的時刻。

      得數(shù)據(jù)者得天下

      和李飛飛推出的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集 ImageNet,成為深度學習發(fā)展中重要一環(huán)類似,具身智能的發(fā)展也需要大量的數(shù)據(jù)。

      相比于 ChatGPT 這類大語言模型能夠從互聯(lián)網(wǎng)的海量文本里面提取數(shù)據(jù),物理世界的高質(zhì)量交互數(shù)據(jù)依然缺失。

      星動紀元的席悅說, 「數(shù)據(jù),是當前最卡脖子的瓶頸」 。

      想要讓機器人能在復雜的特種環(huán)境里自主工作,就需要它在真實場景里收集數(shù)據(jù)。但真實場景的試錯成本太高了,沒有哪個廠長愿意讓一個半成品機器人在自家流水線上瞎折騰。

      原力靈機則說的更直接,唐文斌認為數(shù)據(jù)本質(zhì)上就是錢的問題,它不是最關(guān)鍵的,花錢就可以解決。真正的數(shù)據(jù)難題是需要讓機器人從真實場景里面反饋數(shù)據(jù)。

      但他也提到,這會是一個雞和蛋的問題。現(xiàn)在的機器人不成熟,沒有辦法被批量部署,但是想要機器人得到進步,我們又需要機器人被批量使用。


      智平方聯(lián)合創(chuàng)始人 張鵬

      智平方的張鵬認為,真正能讓模型產(chǎn)生質(zhì)變的,永遠是一線真實場景回流的數(shù)據(jù)。而在數(shù)據(jù)之外,模型的架構(gòu)和系統(tǒng)的設計也同樣重要。

      他認為 具身智能是「模型+本體硬件+場景系統(tǒng)」的三位一體的綜合實力比拼。讓機器人在不同場景上,能夠以更小的成本去適應更多的場景,對具身智能行業(yè)應用來說是一個非常大的挑戰(zhàn)。

      就像自動駕駛領(lǐng)域的特斯拉和 Waymo。誰能以最低的成本,讓最多的機器人在真實物理世界里跑起來,誰就能拿到通往 GPT-3.0 時代的入場券。

      做家務不是今年的優(yōu)先場景

      如果說 2025 年是拼 Demo、跳芭蕾、表演武術(shù)的一年,那 2026 年就是拼場景的一年。

      而這些創(chuàng)始人們選出的落地場景,都 不約而同地放棄了科幻電影里那些高大上的 C 端家庭場景,轉(zhuǎn)而一頭扎進了物流、公共服務,甚至是街頭零售。

      張鵬、高陽與席悅一致看好半結(jié)構(gòu)化的工業(yè)制造、簡單的服務與物流搬運場景。

      特別是物流環(huán)節(jié)中那些「人類只需短時間培訓即可上崗」的日結(jié)型工作,其高標準化和明確的指標要求,能成為機器人最易替代與規(guī)模化復制的突破口。


      原力靈機創(chuàng)始人 唐文斌

      唐文斌則給出了四個極為嚴苛的落地標準,堪稱具身智能的「避坑指南」。

      第一,必須是能容忍錯誤的場景;第二,必須對效率有容忍度;第三,需要一定的泛化能力,否則直接用非標自動化機器就行;第四,能夠長時間作業(yè)算得平賬。

      他幽默地提到,在技術(shù)尚不完美的當下,「偽裝成干活的跳舞」,能夠提供情緒價值的展示型應用,也不失為一種極佳的商業(yè)路徑。


      銀河通用創(chuàng)始人 王鶴

      銀河通用的王鶴提到了他們正在全國鋪開的「太空艙」零售店。在這些充滿未來感的艙體里,機器人自主幫顧客取貨。

      機器人取貨的動作可能沒有人類店員那么利索,但它新奇、酷炫,為顧客提供了極高的「情緒價值」,顧客愿意為這份體驗買單。

      同時,在這個過程中,銀河通用已經(jīng)積累了 8 萬小時的真實貨架取貨數(shù)據(jù)。 這不僅是一個成熟的商業(yè)場景,更是一個極其巧妙的具身智能數(shù)據(jù)采集方案。

      在圓桌會議的最后,他們還聊到了整個具身智能行業(yè)需要一些標準。

      剛好今天央視新聞有報道, 中國信通院聯(lián)合 40 余家單位,發(fā)布了具身智能領(lǐng)域的首個行業(yè)標準,將于 2026 年 6 月 1 日實施。

      該標準不僅統(tǒng)一了基準測試框架(靜態(tài)仿真、動態(tài)仿真、真實環(huán)境、組合式),還配套建立了包含超 1 萬條測試任務的題庫,覆蓋工業(yè)、家庭等 300 種場景,結(jié)束了行業(yè)「無標可依」的現(xiàn)狀。


      知名的具身智能算法評測平臺 RoboChallenge

      幾位創(chuàng)始人也提到了標準、法律和安全的重要性,只有一套廣泛認可的行業(yè)標準,才會有具身智能實質(zhì)性和規(guī)模性的進步。

      結(jié)束的時候,主持人說今天是「百億」,希望明年能變成千億具身智能對話。

      是的,還沒到萬億, 機器人要想徹底接管人類,可能還需要再練習好幾年。

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