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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(shù)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。
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(lái)一兩年內(nèi)無(wú)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(wú)法實(shí)現(xiàn)語(yǔ)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。
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。
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(yǔ)言處理中，模型可能準(zhǔn)確回答標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，卻難以捕捉隱喻、雙關(guān)語(yǔ)或文化背景的深層含義；在圖像識(shí)別領(lǐng)域，對(duì)罕見(jiàn)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。
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(guò)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(jué)和經(jīng)驗(yàn)快速判斷，而模型需通過(guò)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(lè)”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。
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(wèn)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(wú)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。
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(guò)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(wú)法滿足需求。
盡管挑戰(zhàn)重重，但行業(yè)對(duì)AI的潛力仍持樂(lè)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。
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