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| 分类:单机 / 冒险解谜 | 大小:3.4MB | 授权:免费游戏 |
| 语言:中文 | 更新:2025-11-22 08:25 | 等级: |
| 平台:Android | 厂商: 具身智能「全明星日」来袭!智源组局30+行业掌门人,激辩机器人终极命题股份有限公司 | 官网:暂无 |
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新智元报道
编辑:定慧
【新智元导读】中国具身智能「全明星日」现场齐聚30+顶流大佬,现场却先吵翻了天!具身智能架构要不要推倒重来?真机还是仿真谁当C位?硬件、甲方、数据飞轮轮番上场——这场4小时真心话局,或许决定机器人能不能真正走进你家门。
2025年,注定是具身智能的「爆发之年」。
如果说大模型是数字世界的「大脑」,那么具身智能就是让AI拥有「身体」,真正走进物理世界。
昨天下午,北京鼎好大厦,智源具身2025 OpenDay现场,空气燥热得仿佛盛夏。
30多位明星具身公司的CEO/CTO、联创齐聚现场,这哪里是智源开放日,分明是中国具身智能产业的「全明星日」!
智源研究院院长王仲远站在台前,身后是悟界·Emu3.5多模态世界大模型和RoboBrain2.0具身大脑的最新技术演进。
但他此刻的角色,更像是一位超级链接者,将产、学、研、用的顶流们汇聚于此,试图在喧嚣中厘清行业的真实脉络。
从「具身Transformer」是否存在,到「数据飞轮」靠仿真还是真机,再到「甲方爸爸」的灵魂拷问。
大佬们不再避讳分歧,而是展开了直击灵魂的对话与互怼。
三场圆桌,四轮激辩,不仅拨开了行业的迷雾,也为具身智能的未来厘清了方向。
激辩一
具身智能需要自己的「Transformer」吗?
在「BAAI 模型会客厅」环节,气氛从一开始就充满了火药味。
主持人抛出了一个直击灵魂的问题:具身智能会收敛到由某一个统一架构主导吗?我们需要具身版的Transformer吗?
这是一个关于「大一统」的赌注。
招商局集团AI首席科学家张家兴率先开炮,给出了一个极具颠覆性的观点:「我们不能沿着过去三年大模型发展的结构(LLM/VLM)走下去。」
他认为,现在的VLA(视觉-语言-动作)架构在视觉和动作之间夹杂了语言,这不符合人类操作的本质。
「人在开车时可以聊天,说明视觉和动作是直连的。具身智能需要一个Action First(动作优先)的架构,而不是Language First。」
清华大学助理教授、星海图联合创始人赵行对此表示赞同。他描绘了一个理想的架构图景:一个Large Action Model(大动作模型),它依赖于视觉,最后才加入语言。
「更重要的是,它必须是一个闭环模型。大语言模型是一问一答的开环,而具身智能是动作-反馈-调整的闭环。」
然而,北京大学助理教授、银河通用创始人及首席技术官王鹤则从现实角度泼了一盆冷水。
他指出,虽然Transformer架构在吞吐多模态数据上表现出色,但在动作输出上,行业尚未找到收敛的路径。
「我们今天的数据远远不够。地球上目前可能只有1000家头部厂商,每家有1000个人形机器人「居民」,这样稀缺的数量不足以撑起探索出一个Action First的架构。」
智源研究院院长王仲远则站在了终局思维的高度。
他坚信终极状态一定会有相对统一的架构,这也是智源布局Emu系列多模态世界模型的原因。
「但这种大一统模型的出现,可能需要具身智能互联网的出现——即当数以千万计的机器人进入真实场景,累积了海量数据之后。」
结论:现在的VLA架构可能只是过渡态,行业正在呼唤一种剥离语言中心主义、以动作为核心的全新架构。但在数据爆发之前,大家依然只能「戴着镣铐起舞」。
激辩二
数据飞轮,信「仿真」还是信「真机」?
如果说架构是骨架,数据就是血液。
在数据获取的路径上,嘉宾们分成了鲜明的两派,互不相让。
「真实派」以星海图赵行和智元机器人罗剑岚为代表。
赵行强调「In scaling law we trust」,但他眼中的Scaling必须基于真实世界的数据采集,真实、数量和多样性。「我们不会仅仅在数采场里采,更多要到真实场景里去。」
罗剑岚则补充道,未来的数据飞轮必须通过机器人自主产生,「不仅仅靠遥操,而是机器人与环境交互产生数据,形成正反馈。」
「仿真派」的声音同样强劲。
加速进化创始人&CEO程昊坦言:「我们现在用仿真数据多一些,因为快。」他认为这是一个螺旋上升的过程,落地遇到Corner Case搞不定时,必须大量上仿真数据。
「很多底层控制,如足式行走、跳舞,全部是通过仿真习得的。」王鹤直言:在真实世界做强化学习太难了,你甚至没法遥操一个灵巧手去感知它到底扎没扎到。」
但他同时指出:「仿真不是为了否定真实世界,而是提供一个Base Controller(基础控制器),让我们有能力在真实世界把数据飞轮真正转起来。」
智源研究院则提供了一条「第三条道路」。
王仲远提出,人类的学习是从观察世界(视频)开始,再到互动(真机)。
因此,智源坚持从海量长视频数据中做基座模型学习(Emu3.5的思路),再结合真机数据和强化学习进行微调。
共识达成:没有一种数据能包打天下。视频数据提供通识,仿真数据提供基础运动能力,而稀缺的真机数据则是通向物理AGI的「金门票」。
激辩三
硬件是瓶颈吗?谁在定义谁?谁在限制谁?
当视线转向「BAAI硬件会客厅」,话题变得更加务实。
2025年被嘉宾们形容为「虹吸」、「涌现」和「量产」的一年。
智元机器人合伙人、具身业务部总裁姚卯青将硬件的瓶颈分为两类:线性瓶颈和非线性瓶颈。
「关节发热、扭矩密度低、电池续航,这些是线性瓶颈,每年都在进步;但软件和大模型的泛化能力,是非线性瓶颈,你不知道突破点在哪一天。」
他坦承,虽然算法在爆发,但从第一性原理看,硬件距离人类的灵巧度和可靠性还差得远,「硬件依然是瓶颈。」
因时机器人创始人&CEO蔡颖鹏作为关键硬件的代表,指出了物理世界的残酷性:「软件可以迭代,但硬件有物理极限。一旦涉及到底层材料和底层物理原理,突破非常难。」
那么,究竟是模型定义硬件,还是硬件定义模型?
在这个问题上,全场达成了一种微妙的默契:都不是,是场景在定义一切。
原力灵机联合创始人&CEO唐文斌一针见血:「我不信完全统一的构型能解决所有问题。只有场景才定义了硬件形态。」他呼吁行业回归价值闭环,「不要为了人形而人形」。
北京人形机器人创新中心CTO唐剑则补充了一个生动的细节:「以前是本体团队做好扔给运控,运控调好扔给算法。现在必须双向奔赴。软件团队要告诉硬件,不是越轻越好,上下肢比例更重要。」
激辩四
从Demo到落地,还要跨过几个坑?
最后的「BAAI产业会客厅」是整场活动最「接地气」也最「扎心」的环节。
尽管呼声震天,真正的「杀手级应用」尚未出现。是在工厂里拧螺丝?还是进家庭叠衣服?行业在「伪需求」和「真场景」之间艰难摸索。
来自能源、通信、制造一线的「甲方爸爸」们,给热火朝天的具身智能泼了一盆冷水,也指了一条明路。
「客户不为泛化买单,只为解决问题买单。」
优必选工业&优奇联创CEO杨继峰的话掷地有声。
他指出,客户不会因为你用了大模型就多付钱,他们只关心效率。目前的痛点在于,具身智能尚未达到工业体系要求的「拐点」,导致每个项目都是定制化的「0或1」,无法形成规模效应。
中国联通具身智能首席专家李凯总结了甲方愿意买单的「三高」场景:高复杂度、高危险性、高成本。
他分享了一个失败案例:在轴承工厂,AI检出率如果达不到98%,就无法替代老工人;如果只是降低了老工人的劳动强度而不能替代人力,那对企业来说就是零价值。
「全生命周期的运营才是关键,有没有人考虑过机器人的IP防护等级?有没有人考虑过连续无故障工作时间(MTBF)?」
海信杭研总监张名举则用一组数据揭示了家庭场景的艰难:「中国人每人每天平均有118分钟家务。」
他认为,机器人进家庭不能指望「全能管家」,而应是「特种兵+生态」。「比如洗衣服,机器人负责拿,洗衣机负责洗,这需要家电与机器人的配合,而不是让机器人把所有事都干了。」
软通天擎创始人黄鹏提出了「场景再造」的概念。他认为,现在的环境是为人设计的,机器人很难直接适应。必须对场景进行标准化改造,让数据结构化,模型才能跑起来。
智源研究院:做具身时代的「送水人」
在长达三个小时的激辩中,我们看到了焦虑,更看到了希望。
如果说去年的具身智能还在讨论「是什么」,今年的重点已经变成了「怎么做」。
在这场集体突围中,智源研究院的角色耐人寻味。
它没有亲自下场做本体或产品,而是默默地开源了RoboBrain具身大脑、Emu3.5多模态世界大模型、RoboCOIN数据集以及真机评测平台。
Emu3.5:用海量长视频数据训练,打造世界模型的基座模型,解决数据饥渴。
RoboBrain 和 RoboOS:提供跨异构本体的大脑和小脑,解决「不通用」的痛点。
RoboCOIN:全球本体数量最多、标注精细的真机数据集,打破数据孤岛。
RoboChallenge:联合Hugging Face等建立评测标准,解决「自卖自夸」的乱象。
面对行业的碎片化,智源研究院选择了一条难而正确的路:做公共基础设施,做技术路线的探路者。
正如智源研究院院长王仲远在开场时所说:「我们就是希望,为行业铺设基石。」
当所有人都想做淘金者时,智源选择做那个卖铲子、修路、通水电的人。
这场OpenDay不仅展示了技术,更展示了一种生态的号召力——将学术界的象牙塔、产业界的练兵场和资本市场的加速器连接在一起。
2025年,也是具身智能去伪存真的关键之年,正如会场内掌声所证明的:
当铺路人足够坚定,同行者足够众多,种子就已经在这一刻埋下。
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