10億基金，李彥宏呼喚下一個(gè)AI獨(dú)角獸
©?深響原創(chuàng) · 作者｜何文 AI太熱了。 在海外，OpenAI估值已超270億美元、英偉達(dá)市值破萬億、微軟把GPT整合進(jìn)了全線產(chǎn)品。在國內(nèi)，百度、阿里、華為、商湯等大公司，以及
在2025外灘大會(huì)圓桌論壇上，宇樹科技創(chuàng)始人王興興拋出引發(fā)行業(yè)熱議的觀點(diǎn)：當(dāng)前機(jī)器人發(fā)展的核心瓶頸并非硬件，而是AI大模型的能力局限。這位深耕機(jī)器人領(lǐng)域多年的創(chuàng)業(yè)者指出，盡管硬件技術(shù)已足夠支撐一兩年使用，但AI模型在多模態(tài)融合、復(fù)雜任務(wù)處理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)仍存在顯著短板。
王興興以機(jī)器人靈巧手控制為例，揭示當(dāng)前AI模型在硬件協(xié)同層面的困境。雖然純語言或視頻模型已展現(xiàn)出強(qiáng)大能力，但將語言指令轉(zhuǎn)化為精準(zhǔn)的機(jī)械操作仍面臨挑戰(zhàn)。這種"知行脫節(jié)"的現(xiàn)象，在家庭服務(wù)場景中尤為突出——當(dāng)用戶要求機(jī)器人尋找"可能放在鞋柜或沙發(fā)下的昨日快遞"時(shí)，系統(tǒng)需要同時(shí)處理時(shí)間定位、空間推理、物體識(shí)別等多重信息，而現(xiàn)有模型尚無法完成這種復(fù)雜決策。
行業(yè)觀察顯示，大模型發(fā)展正陷入"規(guī)模陷阱"。參數(shù)規(guī)模從億級(jí)躍升至萬億級(jí)的過程中，訓(xùn)練成本呈指數(shù)級(jí)增長，但實(shí)際應(yīng)用效果提升卻逐漸放緩。某知名實(shí)驗(yàn)室的數(shù)據(jù)表明，將模型參數(shù)擴(kuò)大10倍僅能帶來3%的任務(wù)準(zhǔn)確率提升，而推理延遲卻增加40%。這種"高投入低回報(bào)"的現(xiàn)狀，迫使業(yè)界重新思考技術(shù)發(fā)展路徑。
具身智能領(lǐng)域的突破障礙更為明顯。要實(shí)現(xiàn)真正的家務(wù)自動(dòng)化，機(jī)器人需要具備跨模態(tài)感知、常識(shí)推理、應(yīng)急處理等綜合能力。當(dāng)前模型在處理"根據(jù)家庭成員偏好調(diào)整晚餐菜單"這類任務(wù)時(shí)，往往因缺乏生活常識(shí)積累而表現(xiàn)拙劣。某品牌家務(wù)機(jī)器人雖能完成掃地、擦窗等標(biāo)準(zhǔn)化操作，但在處理打翻的液體或突發(fā)客人到訪等場景時(shí)，仍需人工介入。
技術(shù)專家指出，大模型與機(jī)器人硬件的融合存在"感知-決策-執(zhí)行"的斷層。傳感器收集的海量數(shù)據(jù)在模型處理環(huán)節(jié)常出現(xiàn)信息衰減，而決策指令轉(zhuǎn)化為機(jī)械動(dòng)作時(shí)又存在精度損失。某工業(yè)機(jī)器人企業(yè)的測試數(shù)據(jù)顯示，在復(fù)雜裝配任務(wù)中，AI決策導(dǎo)致的操作誤差比人工控制高出27%，這直接制約了機(jī)器人在高精度場景的應(yīng)用。
這種技術(shù)局限正在重塑行業(yè)認(rèn)知。王興興建議開發(fā)者轉(zhuǎn)變思維模式："不應(yīng)將AI視為簡單工具，而要構(gòu)建能理解物理世界規(guī)律的智能體。"他鼓勵(lì)年輕開發(fā)者突破傳統(tǒng)框架，探索模型與硬件的深度協(xié)同方案。事實(shí)上，已有研究團(tuán)隊(duì)嘗試將機(jī)器人運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)直接融入模型訓(xùn)練，使系統(tǒng)在模擬環(huán)境中完成數(shù)百萬次操作學(xué)習(xí)，這種"具身訓(xùn)練"方式使機(jī)械臂的抓取成功率提升了41%。
市場反饋印證了技術(shù)瓶頸的存在。某咨詢機(jī)構(gòu)調(diào)查顯示，73%的工業(yè)用戶認(rèn)為當(dāng)前機(jī)器人系統(tǒng)"不夠智能"，主要問題集中在自適應(yīng)能力不足。而在消費(fèi)級(jí)市場，能完成簡單對(duì)話的機(jī)器人產(chǎn)品退貨率高達(dá)35%，用戶抱怨其"無法理解真實(shí)需求"。這些數(shù)據(jù)反映出，AI模型的能力邊界已成為制約機(jī)器人產(chǎn)業(yè)升級(jí)的關(guān)鍵因素。
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