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王興興直指機(jī)器人痛點(diǎn):AI大模型緣何難撐具身智能?深度剖析背后原因

來源: 責(zé)編: 時(shí)間:2025-09-16 16:55:46 80觀看
導(dǎo)讀在人工智能與機(jī)器人技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下,行業(yè)對(duì)AI大模型的期待與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用之間的落差引發(fā)了廣泛討論。宇樹科技創(chuàng)始人王興興在近期一場(chǎng)科技論壇上直言,當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域的核心瓶頸并非硬件,而是AI大模型的能力尚未達(dá)到實(shí)際需

在人工智能與機(jī)器人技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下,行業(yè)對(duì)AI大模型的期待與現(xiàn)實(shí)應(yīng)用之間的落差引發(fā)了廣泛討論。宇樹科技創(chuàng)始人王興興在近期一場(chǎng)科技論壇上直言,當(dāng)前機(jī)器人領(lǐng)域的核心瓶頸并非硬件,而是AI大模型的能力尚未達(dá)到實(shí)際需求,尤其在多模態(tài)交互與復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行層面仍存在顯著短板。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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王興興指出,盡管機(jī)器人硬件技術(shù)已足夠成熟,甚至“未來一兩年內(nèi)無需重大升級(jí)”,但AI模型的局限性導(dǎo)致硬件潛力難以充分釋放。例如,在控制機(jī)器人靈巧手完成精細(xì)操作時(shí),現(xiàn)有模型仍無法實(shí)現(xiàn)語言指令與動(dòng)作的精準(zhǔn)匹配;在家庭服務(wù)場(chǎng)景中,機(jī)器人對(duì)“尋找昨天收到的快遞”這類模糊指令的處理能力也遠(yuǎn)未達(dá)標(biāo)。這類任務(wù)需要模型同時(shí)理解時(shí)間、空間、物體屬性等多維度信息,并具備跨模態(tài)推理能力,而當(dāng)前模型仍依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)和預(yù)設(shè)規(guī)則,難以應(yīng)對(duì)真實(shí)世界的復(fù)雜性。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這一觀點(diǎn)并非孤例。網(wǎng)絡(luò)上曾流傳一個(gè)調(diào)侃:“我們期待AI幫忙洗碗,自己專注藝術(shù)創(chuàng)作;結(jié)果卻是AI在創(chuàng)作,而我們還在洗碗。”這一矛盾折射出公眾對(duì)AI技術(shù)落地的迫切需求與現(xiàn)實(shí)能力之間的差距。王興興認(rèn)為,AI時(shí)代為年輕人提供了公平的機(jī)遇,但前提是突破現(xiàn)有模型的工具化局限,將其視為“全能型伙伴”而非簡(jiǎn)單工具。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

從技術(shù)層面看,大模型的發(fā)展仍處于初級(jí)階段。盡管參數(shù)規(guī)模持續(xù)膨脹,但多數(shù)模型仍依賴統(tǒng)計(jì)規(guī)律進(jìn)行模式匹配,缺乏對(duì)事物本質(zhì)的理解。例如,在自然語言處理中,模型可能準(zhǔn)確回答標(biāo)準(zhǔn)問題,卻難以捕捉隱喻、雙關(guān)語或文化背景的深層含義;在圖像識(shí)別領(lǐng)域,對(duì)罕見物體或特殊場(chǎng)景的識(shí)別仍需大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這種“淺層智能”導(dǎo)致模型在面對(duì)動(dòng)態(tài)環(huán)境或跨領(lǐng)域任務(wù)時(shí)表現(xiàn)乏力。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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機(jī)器人領(lǐng)域的挑戰(zhàn)尤為突出。具身智能(Embodied AI)要求模型不僅處理信息,還需通過身體感知環(huán)境并自主決策。然而,當(dāng)前模型與人類思維的差異顯著:人類能憑借直覺和經(jīng)驗(yàn)快速判斷,而模型需通過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練才能完成簡(jiǎn)單任務(wù)。例如,家庭機(jī)器人雖能執(zhí)行“播放音樂”等指令,卻難以理解“根據(jù)家人喜好調(diào)整房間布置”這類涉及情感與常識(shí)的需求。這種差距使得機(jī)器人仍停留在“工具化”階段,遠(yuǎn)未達(dá)到“智能體”水平。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

行業(yè)普遍認(rèn)為,單純擴(kuò)大模型參數(shù)已非最優(yōu)路徑。高參數(shù)模型雖能提升性能,但伴隨訓(xùn)練成本激增、推理速度下降等問題。更關(guān)鍵的是,參數(shù)規(guī)模與實(shí)際應(yīng)用能力并非線性相關(guān)。例如,某些模型在特定任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異,卻無法遷移至其他場(chǎng)景。因此,優(yōu)化訓(xùn)練算法、提升數(shù)據(jù)效率、加強(qiáng)模型與硬件的協(xié)同,成為突破瓶頸的關(guān)鍵。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

王興興強(qiáng)調(diào),AI的進(jìn)化需聚焦具身智能的落地。這要求模型從“被動(dòng)響應(yīng)”轉(zhuǎn)向“主動(dòng)感知”,通過實(shí)時(shí)環(huán)境反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。例如,服務(wù)機(jī)器人在清掃時(shí)需識(shí)別障礙物類型,判斷是否需要移動(dòng);工業(yè)機(jī)器人在裝配時(shí)需根據(jù)零件變形調(diào)整力度。這些能力依賴模型對(duì)物理世界的深度理解,而當(dāng)前技術(shù)仍無法滿足需求。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

盡管挑戰(zhàn)重重,但行業(yè)對(duì)AI的潛力仍持樂觀態(tài)度。王興興鼓勵(lì)年輕人積極擁抱AI,將其作為重新定義職業(yè)路徑的契機(jī)。他預(yù)言,隨著模型與硬件的深度融合,機(jī)器人將逐步從“執(zhí)行者”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皡f(xié)作者”,真正融入人類生活。而這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn),仍需跨學(xué)科協(xié)作與持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新。Ijx28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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