開(kāi)云直播中心:UC伯克利大牛預警：留給人類(lèi)能干的活只剩5年了！
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【新智元導讀】五年倒計時(shí)慢慢的開(kāi)始。UC伯克利大牛Sergey Levine直言：機器人很快就會(huì )進(jìn)入真實(shí)世界，接手的不只是廚房與客廳，還可能是工廠(chǎng)、倉儲，甚至數據中心建設。真正的革命，是「自我進(jìn)化飛輪」一旦啟動(dòng)，就不會(huì )停下。
UC伯克利教授、機器人頂級專(zhuān)家Sergey Levine預言：2030年前，機器人就能像家政阿姨一樣，獨立打理整個(gè)家庭。
家務(wù)只是開(kāi)始，更大的震蕩是——藍領(lǐng)經(jīng)濟、制造業(yè)、甚至數據中心建設，都將在機器人潮水中被改寫(xiě)。
當Sergey Levine在播客中說(shuō)出「中位數5年」這個(gè)預測片時(shí)，很多人會(huì )覺(jué)得這是科幻。
但這并非信口開(kāi)河，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真實(shí)部署＋實(shí)操反饋不斷累積的基礎上。
與此同時(shí)，Physical Intelligence的π0.5模型已經(jīng)在未見(jiàn)過(guò)的家居環(huán)境中，讓機器人完成「清理廚房或臥室」這樣復雜且延展性的家務(wù)。
π (0.5) 配方中協(xié)同訓練任務(wù)的插圖，包括來(lái)自多種不同機器人類(lèi)型的各種機器人數據源，以及包含高級子任務(wù)指令、指令和來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數據。
這些進(jìn)展與演示型視頻不同，它們是清晰可見(jiàn)的實(shí)戰能力——比如機器人從洗衣籃里取衣、收拾滿(mǎn)是杯盤(pán)的餐桌、疊衣服、搭箱子這些動(dòng)作，都是由模組模型+視覺(jué)語(yǔ)言-動(dòng)作網(wǎng)絡(luò )實(shí)現的。
真正標志這個(gè)飛輪啟動(dòng)的，不在于你造出一臺看起來(lái)厲害的機器人，而是機器人在真實(shí)家庭中 能把一項被人愿意付費做的任務(wù)做好。
一旦這個(gè)跨過(guò)這個(gè)門(mén)檻，每次實(shí)操都會(huì )帶來(lái)數據，每次反饋都推動(dòng)改進(jìn)，飛輪才真正開(kāi)始轉動(dòng)。
UC Berkeley的研究團隊近期展示，機器人能在一兩個(gè)小時(shí)的真實(shí)操作中學(xué)會(huì )組裝主板、甚至完成IKEA家具拼裝。
很多人一聽(tīng)「家務(wù)機器人」，第一反應是：連無(wú)人駕駛都還沒(méi)普及，機器人怎會(huì )是更快？但Sergey Levine卻認為——機器人可能落地更快。
在家里疊衣服、收拾碗筷、做飯時(shí)，機器人即使出錯了，大多也能被迅速糾正，并從中學(xué)到經(jīng)驗；
這意味著(zhù)家庭場(chǎng)景里的機器人能夠更頻繁、更安全地積累數據和反饋，學(xué)習速度自然更快。
在家務(wù)環(huán)境中，機器人面對的雖然是雜亂、遮擋和各種物品，但整體還是可控的。
相比之下，無(wú)人駕駛要處理高速運動(dòng)、復雜交通、突發(fā)狀況，且每個(gè)決策都關(guān)乎公共安全，門(mén)檻更高。
如果在機器人感知中加入推理與常識，它們能在現實(shí)世界發(fā)揮的作用會(huì )遠超我們的想象。
Levine特別強調，真正的關(guān)鍵不是造出萬(wàn)能機器人，而是讓它在現實(shí)中把某件人們愿意付費的事做得足夠好。
一旦跨過(guò)這個(gè)門(mén)檻，它就能開(kāi)始上崗，在上崗中一直在改進(jìn)，進(jìn)而擴展到更多任務(wù)。
讓機器人從演示走向真實(shí)家庭任務(wù)，靠的不是一兩條硬編碼指令，而是新的底層架構——VLA模型。
視覺(jué)模塊像眼睛一樣捕捉環(huán)境，語(yǔ)言模塊理解指令并規劃步驟，而動(dòng)作解碼器則像「運動(dòng)皮層」，把抽象計劃轉化為連續、精準的操作。
這些技術(shù)讓機器人不僅能執行「疊一件衣服」這樣的單次任務(wù)，更能連續完成復雜動(dòng)作序列。
在一次實(shí)驗中，它誤拿起兩件衣服，先嘗試折疊第一件，發(fā)現另一件礙事，就會(huì )主動(dòng)把多余的衣物放回籃子，再繼續折疊手里的那件。
當購物袋意外倒下時(shí)，它也會(huì )「自發(fā)」地把袋子扶正。這一些細節并沒(méi)有寫(xiě)進(jìn)訓練數據，卻在真實(shí)操作中自然出現。
研究人員發(fā)現，機器人在打包禮物袋的任務(wù)中，可以把「拿起玩具車(chē)」「移動(dòng)到禮物袋」「放下」這些低層動(dòng)作拼接起來(lái)，完成一個(gè)全新的復合任務(wù)。
這說(shuō)明當視覺(jué)、語(yǔ)言、動(dòng)作三者真正協(xié)同時(shí)，機器人能把已有的技能像樂(lè )高一樣組合，去應對復雜場(chǎng)景。
這不只是比喻，而是他的能力擴張路徑：先能把某件真實(shí)任務(wù)做得讓人滿(mǎn)意，之后步驟會(huì )慢慢的多、越來(lái)越復雜，而部署也慢慢變得大。
經(jīng)濟路徑也很清晰。機器人先「與人搭檔」，在重復性體力活、常規操作中替代人工，這樣人類(lèi)可以把更多精力放在應急判斷和創(chuàng )造性任務(wù)上。
McKinsey在「自動(dòng)化與美國制造業(yè)的人才挑戰」報告里就指出，那些例行性、重復性活動(dòng)最容易被自動(dòng)化，而一旦這類(lèi)環(huán)節被自動(dòng)化替代，效率和良品率往往會(huì )出現顯著(zhù)提升。
過(guò)去一臺研究級機器人可能成本極高，而當硬件批量生產(chǎn)、材料和組件標準化后，再配合視覺(jué)-語(yǔ)言-動(dòng)作模型的算法，機器人的「可用性」成本被拉低。
家用場(chǎng)景的門(mén)檻變低，也讓更多初創(chuàng )團隊或中小企業(yè)能夠參與部署，進(jìn)而形成規模效應。
一方面是對企業(yè)成本和生產(chǎn)率的釋放；另一方面，是對勞動(dòng)市場(chǎng)、價(jià)值鏈乃至社會(huì )結構的重新塑造。
倉儲、包裝、設備巡檢這些原本需要大量人工的崗位，最大有可能成為第一批被機器人廣泛取代的場(chǎng)景。
當機器人真正走進(jìn)家庭、工廠(chǎng)、工地，我們面臨的不只是效率提升，更是社會(huì )結構的深度調整。
短期內，人與機器的搭檔模式會(huì )帶來(lái)非常大紅利；長(cháng)期看，全面自動(dòng)化可能重塑勞動(dòng)、教育與財富分配的格局。
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