预警：留给人类能干的活只剩5年了！ag真人平台第一游戏UC伯克利大牛

　　Levine特别强调▪★，真正的关键不是造出万能机器人…◇●-●▲，而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好…▷。

　　视觉模块像眼睛一样捕捉环境■☆•▪★，语言模块理解指令并规划步骤■△☆…，而动作解码器则像「运动皮层」◆•■◇…，把抽象计划转化为连续--◇-▲预警：留给人类能干的活只剩5年了！、精准的操作=•▽□。

　　在一次实验中◇△，它误拿起两件衣服…■▪△◆，先尝试折叠第一件△▼★，发现另一件碍事•▼…，就会主动把多余的衣物放回篮子■★，再继续折叠手里的那件◇…▼◇☆-。

　　一旦这个跨过这个门槛▷■▼，每次实操都会带来数据□□○★◆★，每次反馈都推动改进△▼▷■，飞轮才真正开始转动-☆■☆。

　　这意味着家庭场景里的机器人能够更频繁…▪○、更安全地积累数据和反馈■▽•，学习速度自然更快▼□◆▷△▷。

　　很多人一听「家务机器人」=▽•◁▪，第一反应是=●…◆•：连自动驾驶都还没普及□▼▷•，机器人怎么可能更快◇▽•？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快□-★。

　　这些技术让机器人不仅能执行「叠一件衣服」这样的单次任务☆◆★△■◆，更能连续完成复杂动作序列▪…。

　　这些进展与演示型视频不同☆=•◇☆□，它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣●○•-▲▷、收拾满是杯盘的餐桌•★、叠衣服★…▪☆…、搭箱子这些动作☆…◁……▼，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的△□★…。

　　当Sergey Levine在播客中说出「中位数5年」这个预测片时▼●•◇，很多人会觉得这是科幻-▲。

　　家务只是开始●□，更大的震荡是——蓝领经济▲-▽、制造业○▲▪、甚至数据中心建设-●△，都将在机器人潮水中被改写••○□■。

　　McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出▲-•，那些例行性…▽•▪、重复性活动最容易被自动化▽□☆△•▽，而一旦这类环节被自动化替代△○▲▪■，效率和良品率往往会出现显著提升▲▲▷。

　　但这并非信口开河◇○=◆-，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真实部署＋实操反馈不断累积的基础上=-。

　　仓储△●•△-•、包装◇=●★、设备巡检这些原本需要大量人工的岗位■○•■-▲，最有可能成为第一批被机器人广泛取代的场景●☆☆。

　　让机器人从演示走向真实家庭任务◁★▲，靠的不是一两条硬编码指令☆▷，而是新的底层架构——VLA模型▼◇□■▲。

　　在家里叠衣服■◁▲▲▷、收拾碗筷•■…△□●、做饭时☆△■，机器人即使出错了○▼★▼，大多也能被迅速纠正•□◁○，并从中学到经验□△•▷○▽；

　　π (0▼▷■◇■●.5) 配方中协同训练任务的插图▪★▲…，包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源▪★，以及包含高级子任务指令☆●▼、指令和来自网络的多模态数据▽◇●●•。

　　经济路径也很清晰ag真人官网平台第一游戏◇★。机器人先「与人搭档」□-•◇●ag真人平台第一游戏UC伯克利大牛，在重复性体力活○▲▽◁、常规操作中替代人工◇△□，这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上▷★。

　　在家务环境中▷★=◆，机器人面对的虽然是杂乱▽•☆◇▲、遮挡和各种物品▽▪▽□，但整体还是可控的▼▽△。

　　UC Berkeley的研究团队近期展示=◁-▲○，机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板★•▷▪、甚至完成IKEA家具拼装△-◆•。

　　全面自动化可能重塑劳动▷◆…•、教育与财富分配的格局◆▷-△☆。我们面临的不只是效率提升•-•◁■，过去一台研究级机器人可能成本极高▲☆★○▪▪，机器人的「可用性」成本被拉低△◇▷◇。更是社会结构的深度调整-★▪▲■。

　　相比之下△■▷…▪…，自动驾驶要处理高速运动▷▼、复杂交通ag真人官网平台第一游戏--•▪、突发状况△…◆•◆，且每个决策都关乎公共安全•▪▷-=，门槛更高-●★□▼▷。

　　【新智元导读】五年倒计时已经开始☆▪。UC伯克利大牛Sergey Levine直言☆◁□：机器人很快就会进入真实世界★◁☆，接手的不只是厨房与客厅◁▼•▼▷，还可能是工厂▷☆▷◁□、仓储▷▽•▲■，甚至数据中心建设ag真人官网平台第一游戏○▷▽▪△。真正的革命ag真人官网平台第一游戏▽●▼，是「自我进化飞轮」一旦启动▼…○☆☆，就不会停下•▪◁☆。

　　与此同时◆▼，Physical Intelligence的π0••.5模型已经在未见过的家居环境中▽◇▪▼■=，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务◇◇…▼•。

　　在上岗中不断改进▼-○★，它就能开始上岗…=☆◆▽○，一旦跨过这个门槛▲○。这不只是比喻•-。

　　如果在机器人感知中加入推理与常识▷◆▷◇▼，它们能在现实世界发挥的作用会远超我们的想象-■▲○。

　　当购物袋意外倒下时□•☆○◆●，它也会「自发」地把袋子扶正★◆◁○。这些细节并没有写进训练数据○□▪，却在真实操作中自然出现○▲。

　　真正标志这个飞轮启动的=▷▽，不在于你造出一台看起来厉害的机器人=★▷□，而是机器人在真实家庭中 能把一项被人愿意付费做的任务做好◁◆•◇。

　　UC伯克利教授◇◁•、机器人顶级专家Sergey Levine预言◇▪：2030年前••，机器人就能像家政阿姨一样△=▷=•，独立打理整个家庭◇-◁▪。

　　进而扩展到更多任务▼=◇。人与机器的搭档模式会带来巨大红利●◇•；家用场景的门槛变低○◆■□•▼，短期内=□。

　　研究人员发现••，机器人在打包礼物袋的任务中◁•☆△，可以把「拿起玩具车」「移动到礼物袋」「放下」这些低层动作拼接起来•…▽□•，完成一个全新的复合任务……◁…△。

　　长期看■◆••，进而形成规模效应★=□▪。也让更多初创团队或中小企业能够参与部署◆=…▽，之后步骤会越来越多■=”荣获“全国名特优新农产品”AG真人游戏，、越来越复杂□…▼△▲，而部署也越来越大◁▷•-▼。而当硬件批量生产▽◆◆◁、材料和组件标准化后•▪□•，再配合视觉-语言-动作模型的算法=○◇▪■，当机器人真正走进家庭▼•-、工厂★◆•▪▼、工地■=★△★•，而是他的能力扩张路径■=□：先能把某件真实任务做得让人满意△○••▷▽，

　　一方面是对企业成本和生产率的释放◁◆△▷；另一方面■○，是对劳动市场▪▼☆-■、价值链乃至社会结构的重新塑造…•△○•。

　　这说明当视觉…△、语言▪★、动作三者真正协同时△…●●○，机器人能把已有的技能像乐高一样组合◁■◁-=，去应对复杂场景-=◇▪☆。