剪辑部 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI
我对于具身智能的界说很浅显，即是能帮东谈主类作念各式事，比如帮咱们的爷爷奶奶养老。
……目下界说具身智能的L1-L5级没挑升想，中枢活动如故咱们的机器东谈主能贬责哪些执行问题。具身智能趋势大热，勇于给断言的东谈主未几，高阳是一个。
他是清华大学交叉信息研究院助理教化，于好意思国加州大学伯克利分校得到博士学位，后于加州伯克利大学与 Pieter Abbeel 等东谈主互助完成了博士后研究。目下主捏具身视觉与机器东谈主实验室 (Embodied Vision and Robotics，简称EVAR Lab)，专注于欺诈东谈主工智能时代赋能机器东谈主，费力于打造通用的具身智能框架，由他提议的ViLa算法被Figure AI弃取。
2024年，高阳作为辩论独创东谈主创立具身智能公司千寻智能。这家公司也被称为中国版Figure 01，1年时辰快速完成三轮融资，其中种子轮+天神轮2亿。
MEET 2025智能改日大会上，量子位邀请到高阳博士深入探讨了具身智能的发展近况与改日，从模子架构、数据、产业落地等维度张开深入探讨。
MEET 2025智能改日大会是由量子位垄断的行业峰会，20余位产业代表与会商榷。线下参会不雅众1000+，线上直播不雅众320万+，得到了主流媒体的凡俗疗养与报谈。
中枢不雅点具身智能的界说，即是机器东谈主能帮咱们作念各式事。AI和机器东谈主制造的熟练，催生具身智能产业。具身智能要镌汰对东谈主工收集数据的依赖。目下界说具身智能L1-L5没挑升想，很永劫辰内齐只可停留在L2.99。咱们抵达RobotGPT的1.0阶段，旨趣也曾服气；4年后不错达到RobotGPT-3.5阶段。但愿10年后，天下上10%的东谈主不错领有我方的机器东谈主。（为更好呈现高阳的不雅点，量子位在不篡改本旨的基础上作念了如下梳理）
10年后10%东谈主类不错有专属机器东谈主量子位：你何如界说具身智能？
高阳：我以为这个问题是一个相等直不雅的问题。
有一次我在作念一个对于具身智能的演讲，有一位大要60、70岁老奶奶听我讲许多，问我说什么时候机器东谈主能给她养老。
其实这个即是具身智能。
具身智能即是咱们构建一个机器东谈主，这个机器东谈主能（比如在家内部）帮咱们作念各式事情，比如帮咱们的爷爷奶奶养老。
是以我创建了千寻智能，我最大的一个梦想和愿望即是在十年之后，但愿这个天下上10%的东谈主不错领有我方的机器东谈主。
它颖异什么，也相等直不雅。比如说我我方每天晚上回到家也曾比较晚了，可能想吃点夜宵，吃完之后不想打理盘子；周末家里许多东西莫得归位，我想让一个机器东谈主帮我把这些东西归位……
这些即是所谓的具身智能，有实体机器东谈主不错帮咱们作念各式种种咱们我方不想作念或者懒得作念的一些事情，这是我判辨里的具身智能。
量子位：具身智能这个见地来自于阿兰·图灵，是半个世纪以前启动界说/构想的事。本年被咱们界说为具身智能元年，或者说它发展熟练了。您在产业中看到了怎么的时代/身分变化，让您以为具身智能变得熟练，并让您决定启动创业？
高阳：这里唯独的变量即是OpenAI说明了预覆按（Pre-training）加上一系列Post-training的面孔，不错真实产生、至少看起来像是东谈主类智能，或者达到东谈主类智能骄气相通的技艺，我以为这是目下作念具身智能创业的一个最中枢的变量。
像刚才专家讲的，以前的机器东谈主齐是手写的一些法律解释，齐是写死的，就导致对于环境的符合性很差。其实我之前对机器东谈主硬件并不是至极了解，但当我的确去看的时候，看到工业机器东谈主一年的销量有若干台，我相等骇怪，工业机器东谈主一年的销量全球唯有大要200万台的量级傍边。
这个量级比拟于汽车、手机齐是一个相等小的量。背后的中枢制约即是机器东谈主相等难用，这仅仅一个专用的建立，你需要有很高的时代储备，才能把它用起来。
是以我以为是这两者之间的分辨在于，一个是智能时代使得机器东谈主变得越来越好用，另一个是咱们在造机器东谈主这件事情上，也曾走了相等远，咱们不错把机器东谈主作念到亚毫米的精度，以相等低廉的价钱。
这两方面的熟练催生具身智能产业。天然这个产业目下处于相等初期的阶段，我也经常讲，这个东西其实很难，因为经常讲具身智能像是一个硅基生命的造物主，如若把具身智能作念出来了，东谈主类作为碳基生命的领导要津任务也基本完成了。是以我以为这个东西是很持久的事情，我至少从我我方来讲，我是把它看成一个lifetime的业绩来作念。
数据仍是具身智能发展攻坚重心
量子位：您何如看往时一年具身智能规模的中枢弘扬，哪些值得在2025年重心攻坚？
高阳：我认为具身智能往时一年比较大的冲破，除了刚刚谈过的VLA模子外，还有一些是模子如何作念预覆按。像咱们目下的面孔（包括Phi），齐是狂采了一万个小时的数据去覆按，让模子具备一些技艺。
如若咱们纪念现时通盘让东谈主印象深远的大模子，比如ChatGPT、Stable Diffusion、视频生成模子（Sora）等，它们的数据量齐是100T tokens或者几十个billion的image-text pair。
目下咱们通过东谈主工去收集的操作数据，远远小于这个量级。是以我认为在具身智能发展经由之中，如何去更多欺诈互联网上的数据作念预覆按是一个相等紧迫的事情。
对于这个问题，比如VLA其实作念的比较弱。VLA的预覆按数据中唯有图像和文本。我以为在学术界，专家有许多新奇的想路来贬责这个问题，这应该是改日3-4年内齐能够捏续发展且相等紧迫的事情。
△高阳研究组提议ViLa算法
举几个具体的例子。比如我以为Google的RT-Trajectory是一个比较有代表性的职责。这个模子先容，如若只用收集的师法学习的数据去覆按，数据量永恒不够。
它弃取一种新的款式，用一个中间暗示来暗示机器东谈主出动的约莫轨迹，让机器东谈主去大要follow这条轨迹。具体细节是由底层战略平直产生。
雷同这类的著述有许多，包括我我方的研究组也作念了许多相关职责。我我方作念的是一些用物体的改日粒子通顺面孔来形容中间层暗示。
我以为这些职责短长常令东谈主兴隆的，因为以前专家也不错去收集数据、也不错去覆按师法学习，然则这波大模子海浪驾临时，咱们需要充足多的数据。
想知道脾与肾的关系，首先要知道脾与肾各自的生理功能，脾的生理功能是主运化、主升清、主统血；肾的生理功能是肾藏精，主生长发育与生殖，肾主水，肾主纳气。脾与肾的关系主要体现在以下两方面：
张阿姨今年刚满55岁，一直是家里的“大厨”，每天为家人做丰盛的饭菜。
这一年这些新的研究职责，其实也为咱们改日发展指明了主见。
VLA自己是一个相等好的范式，亦然改日中枢之一。然则在VLA以外，我看到了更多镌汰对东谈主类收集数据依赖的职责，这亦然本年相等令东谈主兴隆的弘扬。
目下界说具身智能L1-L5没挑升想量子位：如若咱们要定制一个机器东谈主、具身智能活动，这个活动应该是怎么的？
高阳：制定一个活动本意是为了促进一个行业发展，不错辩论每个公司的时代达到了怎么的水平。
但我以为可能在一个特地长的时辰内，岂论这个活动是什么样，可能大大批具身智能因为客不雅时代扬弃，只可达到或者堪称达到L2.99，或者是达到了有限场景内的L4.
是以这个活动临了可能就酿成了一个偏向宣寄语术的东西，有限时辰内专家作念不到凡俗场景的L4或L5的水平。
是以活动如故要看咱们能不可贬责客户的需求，这不错短长常明晰的。
比如说咱们要就业一些工场、交易、家庭场景，咱们的机器东谈主到底能不可作念到，咱们就业到这个场景的时候，downtime的概率是若干。
这些是我认为愈加明确的、愈加不错去追求的一些筹画。
致使我目下以为，去界说一个具身智能的L1-L5筹画也不短长常挑升想。
重要在于具身智能大脑能不可贬责具体问题，比如外卖送货、比如工场安设零件，这是需要咱们探讨和追求的。
咱们还要等机器东谈主“大学毕业”量子位：那么，咱们目下处于具身智能的什么阶段？
高阳：咱们刚刚目击了GPT从1.0到3.5、4.0再到o1的发展。GPT-1刚刚出来时，没东谈主瞧得起它，它语言不利索、莫得推理技艺，跟东谈主相通很有问题。
然则在GPT-1出生时，大语言模子时代的旨趣也曾基本服气。
我认为目下咱们处于RobotGPT的1.0阶段。因为基本旨趣也曾定下来，可能改日几年专家看这个时代也如故处于初级水平、没太猛弘扬，然则智能发展是一个指数高潮的弧线，是以我个东谈主以为对于具身智能大脑端，会在4年之后达到RobotGPT-3.5阶段。可能莫得那么高阶，然则也曾不错看到许多令东谈主骇怪的技艺了。
我认为咱们距离那一天有一段时辰，但也不会很远。
量子位：等RobotGPT上一个大学。
高阳：对，他才刚刚进大学，什么齐不会，需要大学毕业，真实参加每一个东谈主的家庭，从目下启动算大要需要10年时辰。
固然GPT-4也曾不错回话许多问题了，然则它仍然有10%的情况莫得那么可靠，是以咱们仍然需要络续提高语言模子的技艺使得它能够的确深入到东谈主类坐褥生计中的方方面面。
对于机器东谈主的模子来讲，我以为亦然相通的，咱们在作念出来3.5之后，他可能莫得那么鲁棒，资本可能有点高，咱们需要络续改造这个时代，是以我认为在10年之后会有10%的东谈主领有我方的机器东谈主。
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