開云直播中心:UC伯克利大牛預(yù)警：留給人類能干的活只剩5年了！
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【新智元導(dǎo)讀】五年倒計時慢慢的開始。UC伯克利大牛Sergey Levine直言：機器人很快就會進(jìn)入真實世界，接手的不只是廚房與客廳，還可能是工廠、倉儲，甚至數(shù)據(jù)中心建設(shè)。真正的革命，是「自我進(jìn)化飛輪」一旦啟動，就不會停下。
UC伯克利教授、機器人頂級專家Sergey Levine預(yù)言：2030年前，機器人就能像家政阿姨一樣，獨立打理整個家庭。
家務(wù)只是開始，更大的震蕩是——藍(lán)領(lǐng)經(jīng)濟、制造業(yè)、甚至數(shù)據(jù)中心建設(shè)，都將在機器人潮水中被改寫。
當(dāng)Sergey Levine在播客中說出「中位數(shù)5年」這個預(yù)測片時，很多人會覺得這是科幻。
但這并非信口開河，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真實部署＋實操反饋不斷累積的基礎(chǔ)上。
與此同時，Physical Intelligence的π0.5模型已經(jīng)在未見過的家居環(huán)境中，讓機器人完成「清理廚房或臥室」這樣復(fù)雜且延展性的家務(wù)。
π (0.5) 配方中協(xié)同訓(xùn)練任務(wù)的插圖，包括來自多種不同機器人類型的各種機器人數(shù)據(jù)源，以及包含高級子任務(wù)指令、指令和來自互聯(lián)網(wǎng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)。
這些進(jìn)展與演示型視頻不同，它們是清晰可見的實戰(zhàn)能力——比如機器人從洗衣籃里取衣、收拾滿是杯盤的餐桌、疊衣服、搭箱子這些動作，都是由模組模型+視覺語言-動作網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的。
真正標(biāo)志這個飛輪啟動的，不在于你造出一臺看起來厲害的機器人，而是機器人在真實家庭中 能把一項被人愿意付費做的任務(wù)做好。
一旦這個跨過這個門檻，每次實操都會帶來數(shù)據(jù)，每次反饋都推動改進(jìn)，飛輪才真正開始轉(zhuǎn)動。
UC Berkeley的研究團隊近期展示，機器人能在一兩個小時的真實操作中學(xué)會組裝主板、甚至完成IKEA家具拼裝。
很多人一聽「家務(wù)機器人」，第一反應(yīng)是：連無人駕駛都還沒普及，機器人怎會是更快？但Sergey Levine卻認(rèn)為——機器人可能落地更快。
在家里疊衣服、收拾碗筷、做飯時，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；
這意味著家庭場景里的機器人能夠更頻繁、更安全地積累數(shù)據(jù)和反饋，學(xué)習(xí)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，無人駕駛要處理高速運動、復(fù)雜交通、突發(fā)狀況，且每個決策都關(guān)乎公共安全，門檻更高。
如果在機器人感知中加入推理與常識，它們能在現(xiàn)實世界發(fā)揮的作用會遠(yuǎn)超我們的想象。
Levine特別強調(diào)，真正的關(guān)鍵不是造出萬能機器人，而是讓它在現(xiàn)實中把某件人們愿意付費的事做得足夠好。
一旦跨過這個門檻，它就能開始上崗，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(gòu)——VLA模型。
視覺模塊像眼睛一樣捕捉環(huán)境，語言模塊理解指令并規(guī)劃步驟，而動作解碼器則像「運動皮層」，把抽象計劃轉(zhuǎn)化為連續(xù)、精準(zhǔn)的操作。
這些技術(shù)讓機器人不僅能執(zhí)行「疊一件衣服」這樣的單次任務(wù)，更能連續(xù)完成復(fù)雜動作序列。
在一次實驗中，它誤拿起兩件衣服，先嘗試折疊第一件，發(fā)現(xiàn)另一件礙事，就會主動把多余的衣物放回籃子，再繼續(xù)折疊手里的那件。
當(dāng)購物袋意外倒下時，它也會「自發(fā)」地把袋子扶正。這一些細(xì)節(jié)并沒有寫進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，卻在真實操作中自然出現(xiàn)。
研究人員發(fā)現(xiàn)，機器人在打包禮物袋的任務(wù)中，可以把「拿起玩具車」「移動到禮物袋」「放下」這些低層動作拼接起來，完成一個全新的復(fù)合任務(wù)。
這說明當(dāng)視覺、語言、動作三者真正協(xié)同時，機器人能把已有的技能像樂高一樣組合，去應(yīng)對復(fù)雜場景。
這不只是比喻，而是他的能力擴張路徑：先能把某件真實任務(wù)做得讓人滿意，之后步驟會慢慢的多、越來越復(fù)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(fù)性體力活、常規(guī)操作中替代人工，這樣人類可以把更多精力放在應(yīng)急判斷和創(chuàng)造性任務(wù)上。
McKinsey在「自動化與美國制造業(yè)的人才挑戰(zhàn)」報告里就指出，那些例行性、重復(fù)性活動最容易被自動化，而一旦這類環(huán)節(jié)被自動化替代，效率和良品率往往會出現(xiàn)顯著提升。
過去一臺研究級機器人可能成本極高，而當(dāng)硬件批量生產(chǎn)、材料和組件標(biāo)準(zhǔn)化后，再配合視覺-語言-動作模型的算法，機器人的「可用性」成本被拉低。
家用場景的門檻變低，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(guī)模效應(yīng)。
一方面是對企業(yè)成本和生產(chǎn)率的釋放；另一方面，是對勞動市場、價值鏈乃至社會結(jié)構(gòu)的重新塑造。
倉儲、包裝、設(shè)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景。
當(dāng)機器人真正走進(jìn)家庭、工廠、工地，我們面臨的不只是效率提升，更是社會結(jié)構(gòu)的深度調(diào)整。
短期內(nèi)，人與機器的搭檔模式會帶來非常大紅利；長期看，全面自動化可能重塑勞動、教育與財富分配的格局。
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