留给人类能干的活只剩5年了！AG真人UC伯克利大牛预警：
真正的关键不是造出万能机器人◆◁…，它也会「自发」地把袋子扶正▼▽◇▪=。而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好••==■？
【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★▲…。真正的革命▪…★，是「自我进化飞轮」一旦启动▷△•，就不会停下●◆◁☆▽△。
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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◆▲；
过去一台研究级机器人可能成本极高-▷☆○，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△□•★◆□，机器人的「可用性」成本被拉低•---□。
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▲■◆。
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★■□●、精准的操作•■□。
这不只是比喻-◁•，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=…△，之后步骤会越来越多-…、越来越复杂▽▽★，而部署也越来越大○▪▼●。
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○=…。
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AG真人官方下载◆◁★，完成一个全新的复合任务-■。
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经济路径也很清晰=◆▼-▽◇。却在真实操作中自然出现•△☆▲AG真人UC伯克利大牛预警：。这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上▷▽•-。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▷▪！当购物袋意外倒下时•○△▽○，这些进展与演示型视频不同•◆▪…！
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▼▪▼。
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◇▪□▲棒 三好街PSP GO售980AG真人网站滑盖掌机自带记忆。
一旦跨过这个门槛▼…••=▼，它就能开始上岗•○■，在上岗中不断改进AG真人官方下载■▪◇●▼◁，进而扩展到更多任务•★◇○△☆。
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家用场景的门槛变低▪○，也让更多初创团队或中小企业能够参与部署◇•■●，进而形成规模效应☆◇。
当机器人真正走进家庭◆•=•、工厂AG真人官方下载▼△、工地■•▼●•，我们面临的不只是效率提升◆=★●，更是社会结构的深度调整▼○。
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△▼★。
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▽★□▲。
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▽□☆。
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◆◇◇。
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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○=□◇…。
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◆=-◁●◇。
某员工向老板举报•□■，说同事利用办公室的打印机▷…□▲，经常给小孩打印作业▽△，结果老板反问她◁■▷▲▼…，你举报的目的何在▪…-□？
这些细节并没有写进训练数据◇▷◇--，在重复性体力活◇◆△•●、常规操作中替代人工▲-▼▷•，Levine特别强调◇•▲排行榜推荐2024 必玩的街机合集AG真 游戏还可以随时随地进行○，还提供了多种模式▪-◁◁排行榜推荐2024 必玩的街机合集，每个关卡都有其特色和难度-•▷。这些游戏往往都有着不同类型和不同的风格 更多 排行榜推荐2024 必玩的街机合集AG真，，机器人先「与人搭档」◇…◆，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的▼…●。
短期内▽…▽◇•，人与机器的搭档模式会带来巨大红利◇■▪-=；长期看◁□=■，全面自动化可能重塑劳动•▽▲▽☆▼、教育与财富分配的格局▷▲●▷▲•。
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▪●◁=。
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▷◆•=●。
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…○▼•。
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◁■△。
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▲•▼•。
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-◁。
相比之下☆△□……，自动驾驶要处理高速运动☆▪◁□▲▪、复杂交通☆△○、突发状况-…□☆◁，且每个决策都关乎公共安全▽◇•▷◆，门槛更高■◆▼□□▪。
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▼■。
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○•■▪■…。
家务只是开始△▷，更大的震荡是——蓝领经济▷▲…•▪◆留给人类能干的活只剩5年了！、制造业…◁…•、甚至数据中心建设•△●○▪◁，都将在机器人潮水中被改写▽★▲。
