【新智元导读】五年倒计时已经开始。UC伯克利大牛Sergey Levine直言▪□:机器人很快就会进入真实世界,接手的不只是厨房与客厅◇,还可能是工厂=○、仓储,甚至数据中心建设。真正的革命,是「自我进化飞轮」一旦启动□,就不会停下。
UC伯克利教授、机器人顶级专家Sergey Levine预言:2030年前★,机器人就能像家政阿姨一样▷▲,独立打理整个家庭。
家务只是开始,更大的震荡是——蓝领经济、制造业、甚至数据中心建设•▪,都将在机器人潮水中被改写。
当Sergey Levine在播客中说出「中位数5年」这个预测片时★☆▽,很多人会觉得这是科幻。
但这并非信口开河,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。
与此同时•,Physical Intelligence的π0=●.5模型已经在未见过的家居环境中,让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务•□。
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π (0.5) 配方中协同训练任务的插图,包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源,以及包含高级子任务指令、指令和来自网络的多模态数据。
这些进展与演示型视频不同△=,它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣★▼□、收拾满是杯盘的餐桌、叠衣服、搭箱子这些动作,都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的△◇。
真正标志这个飞轮启动的◆•▼,不在于你造出一台看起来厉害的机器人,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。
一旦这个跨过这个门槛▽,每次实操都会带来数据,每次反馈都推动改进,飞轮才真正开始转动。
UC Berkeley的研究团队近期展示,机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板、甚至完成IKEA家具拼装。
很多人一听「家务机器人」=△,第一反应是:连自动驾驶都还没普及,机器人怎么可能更快△•?但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快。
在家里叠衣服◇、收拾碗筷、做饭时…●▼,机器人即使出错了◁--,大多也能被迅速纠正,并从中学到经验;
这意味着家庭场景里的机器人能够更频繁、更安全地积累数据和反馈◆■,学习速度自然更快■•▪。
在家务环境中▼,机器人面对的虽然是杂乱…▼▪、遮挡和各种物品,但整体还是可控的◇☆。
相比之下,自动驾驶要处理高速运动▽▪△、复杂交通◇、突发状况●□,且每个决策都关乎公共安全,门槛更高=★•。
如果在机器人感知中加入推理与常识,它们能在现实世界发挥的作用会远超我们的想象。
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Levine特别强调,真正的关键不是造出万能机器人☆,而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好。
一旦跨过这个门槛,它就能开始上岗▷■,在上岗中不断改进,进而扩展到更多任务。
让机器人从演示走向真实家庭任务,靠的不是一两条硬编码指令,而是新的底层架构——VLA模型◆▽。
视觉模块像眼睛一样捕捉环境,语言模块理解指令并规划步骤▼☆=,而动作解码器则像「运动皮层」•,把抽象计划转化为连续、精准的操作。
这些技术让机器人不仅能执行「叠一件衣服」这样的单次任务,更能连续完成复杂动作序列。
在一次实验中,它误拿起两件衣服,先尝试折叠第一件,发现另一件碍事,就会主动把多余的衣物放回篮子,再继续折叠手里的那件。
当购物袋意外倒下时☆●,它也会「自发」地把袋子扶正○。这些细节并没有写进训练数据,却在真实操作中自然出现。
研究人员发现•★▲,机器人在打包礼物袋的任务中,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,完成一个全新的复合任务。
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这说明当视觉●◁◇、语言、动作三者真正协同时,机器人能把已有的技能像乐高一样组合,去应对复杂场景◇。
这不只是比喻●▲●,而是他的能力扩张路径:先能把某件真实任务做得让人满意,之后步骤会越来越多、越来越复杂◁…,而部署也越来越大■★◁。
经济路径也很清晰。机器人先「与人搭档」,在重复性体力活、常规操作中替代人工,这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上。
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McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出,那些例行性、重复性活动最容易被自动化△▲▪,而一旦这类环节被自动化替代,效率和良品率往往会出现显著提升。
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过去一台研究级机器人可能成本极高,而当硬件批量生产、材料和组件标准化后,再配合视觉-语言-动作模型的算法,机器人的「可用性」成本被拉低。
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家用场景的门槛变低,也让更多初创团队或中小企业能够参与部署▽=☆,进而形成规模效应。
一方面是对企业成本和生产率的释放;另一方面□▽,是对劳动市场、价值链乃至社会结构的重新塑造。
仓储◁=、包装、设备巡检这些原本需要大量人工的岗位,最有可能成为第一批被机器人广泛取代的场景。
当机器人真正走进家庭、工厂、工地▪☆★,我们面临的不只是效率提升▼○,更是社会结构的深度调整-◁•。
短期内,人与机器的搭档模式会带来巨大红利;长期看,全面自动化可能重塑劳动、教育与财富分配的格局。
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