临近机器人GPT-3时刻,具身智能开源模型的加速演进

(图片来自网络)
作为人工智能和机器人交叉的前沿领域,具身智能是当今科技领域最具潜力和前景的方向之一。其中,机器人/具身大模型扮演着“中枢大脑”的角色,使机器人能够在复杂多变的环境中实现自主学习和持续进化。因此,大模型的研发已成为推动机器人产业——尤其是通用型机器人突破发展的关键环节。
9月8日,中国的具身智能公司自变量机器人开源了他们的具身模型WALL-OSS,紧接着的9月9日,美国的具身智能公司Physical Intelligence(简称PI、π)也开源了他们的π₀.₅模型。中美两家公司几乎同时开源自己的模型,这一态势让人联想到过去几年里以ChatGPT为代表的语言大模型演进路径:从2018年开源社区初步兴起,到2020年5月ChatGPT-3引发全球瞩目,语言大模型用了三年时间走向成熟。那么,机器人大模型距离属于它的“GPT-3时刻”还有多远?
对话内容精选
- 行业突破与泛化能力
- 数据挑战与硬件瓶颈
- 模型架构与技术路径
- 商业化与落地前景
泓君:你们认为整个2025年,机器人的模型领域最重要的突破是什么?柯丽一鸣:我搞机器人大概有七八年了,我觉得机器人大模型的红火,也是在最近两三年才开始集中爆发。我自己刚开始的研究中,没有用到很多大模型这些东西,更多是做一些小而精的任务。当时我就发现:一套东西在一个场景下能解决特定的问题,虽然做出来效果不错,但是很难便宜、便捷地复制到新的问题上去。所以在我探索大模型的途中,最大的一个惊喜发现就是,验证了模型的通用性,这样就可以开始做一些泛化、性能提升上的探索,这时才能开始讨论机器人大模型的可能性。在机器人领域,我觉得现在比起两三年前,对大模型这一种技术路线的信仰要浓厚得多。
(后续内容因篇幅省略,核心围绕具身智能开源模型、技术突破、数据挑战、模型架构、商业化前景等内容)
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