在2025外灘大會圓桌論壇上,宇樹科技創(chuàng)始人王興興拋出引發(fā)行業(yè)熱議的觀點:當前機器人發(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。

王興興以機器人靈巧手控制為例,揭示當前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)出強大能力,但將語言指令轉(zhuǎn)化為精準的機械操作仍面臨挑戰(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——當用戶要求機器人尋找"可能放在鞋柜或沙發(fā)下的昨日快遞"時,系統(tǒng)需要同時處理時間定位、空間推理、物體識別等多重信息,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)模從億級躍升至萬億級的過程中,訓(xùn)練成本呈指數(shù)級增長,但實際應(yīng)用效果提升卻逐漸放緩。某知名實驗室的數(shù)據(jù)表明,將模型參數(shù)擴大10倍僅能帶來3%的任務(wù)準確率提升,而推理延遲卻增加40%。這種"高投入低回報"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。要實現(xiàn)真正的家務(wù)自動化,機器人需要具備跨模態(tài)感知、常識推理、應(yīng)急處理等綜合能力。當前模型在處理"根據(jù)家庭成員偏好調(diào)整晚餐菜單"這類任務(wù)時,往往因缺乏生活常識積累而表現(xiàn)拙劣。某品牌家務(wù)機器人雖能完成掃地、擦窗等標準化操作,但在處理打翻的液體或突發(fā)客人到訪等場景時,仍需人工介入。

技術(shù)專家指出,大模型與機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)化為機械動作時又存在精度損失。某工業(yè)機器人企業(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。事實上,已有研究團隊嘗試將機器人運動數(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。某咨詢機構(gòu)調(diào)查顯示,73%的工業(yè)用戶認為當前機器人系統(tǒng)"不夠智能",主要問題集中在自適應(yīng)能力不足。而在消費級市場,能完成簡單對話的機器人產(chǎn)品退貨率高達35%,用戶抱怨其"無法理解真實需求"。這些數(shù)據(jù)反映出,AI模型的能力邊界已成為制約機器人產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵因素。
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