博鳌激辩:人形机器人何时迎来"ChatGPT时刻"?
在这届博鳌亚洲论坛的讨论中,一个被反复提及的问题引发关注:人形机器人何时能迎来自己的“ChatGPT时刻”?虽然技术进展不断,但距离一个真正可通用、可广泛使用的产品,似乎仍有一段路要走。
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“人形机器人发展至今,我们还没有看到像手机领域的iPhone那样定义一个时代的产品,也缺少像大模型领域的ChatGPT那样人人都能用的产品。”3月25日,清华大学苏世民书院院长、人工智能国际治理研究院院长薛澜在采访中如是说。
当天上午,在博鳌亚洲论坛的一场分论坛上,薛澜作为主持人,直接将这个问题抛给了与会嘉宾。从各方反馈来看,行业仍处于探索确定性的早期阶段,数据瓶颈与泛化能力不足是主要挑战。关于“ChatGPT时刻”何时到来,业内观点不一。

什么是“ChatGPT时刻”?星动纪元创始人陈建宇向第一财经记者解释,这代表着模型泛化能力和技术成熟度的一个关键节点。“大致标准是,像ChatGPT刚问世时那样,你随便问一个问题,它都能回答得不错。同样,机器人进入一个陌生环境,你给出一个指令,它基本也能完成得很好。”一旦达到这一水平,应用与分发的路径便会打开。
陈建宇认为,目前距离这一节点仍有差距,瓶颈在于模型的泛化性。以家庭场景为例,“每一个家庭的环境布局都是不一样的,企业没有足够的资源和空间,或者缺乏客户的耐心,去每个家庭里面单独收集数据、单独训练,同时这样的数据也完全计算不过来。”
他进一步指出,未来机器人要实现家庭应用,需要机器人的模型能泛化到像ChatGPT一样,在全新的环境中,给出任意的指令就能零样本泛化,企业不需要任何新的采集数据、零训练就可以部署,这是未来机器人家庭应用的终极目标。
在陈建宇看来,这一目标虽然尚需时日,但不会太远,“五到十年内能看到非常好的效果”。
这几年,行业希望将大模型放在机器人上,让它具备通用能力。但从过去的实践来看,适用于机器人的模型很大程度上受限于数据,目前行业的数据采集效率较低,这也是行业认为人形机器人走向大众的一个关键阻碍。
商汤联合创始人、大晓机器人董事长王晓刚认为,从数据量来看,目前行业里大概有10万小时的量级,他提及商汤目前在探索环境式速采,目标是在未来的两年内,例如2027年达到1000万小时的量级,再做一些加持可以达到上亿小时的级别,“到那时,或许就能看到‘ChatGPT时刻’。”他乐观估计,这一进程可能在两年内实现。
相比之下,vivo机器人Lab首席科学家邵浩的判断更为审慎,他认为“ChatGPT时刻”可能仍需十年。
“从2012年深度学习兴起,到2024年ChatGPT真正爆发,中间经历了十年。”在邵浩看来,ChatGPT的成功关键在于找到了一条低成本、大规模获取免费数据的路径,而机器人领域至今尚未发现这样的路径。与文本这类一维数据不同,机器人所需的数据维度极高,如何构建低成本的海量数据体系,仍是前沿研究方向。
王晓刚认为,目前行业欠缺一个“确定性”。当ChatGPT出来时,大家知道背后是Scaling Law推动,沿着这一技术路线扩大数据规模会增加模型的规模,一定能够得到收益,机器人行业还在等这样的确定性。
但等待“ChatGPT时刻”前,并不妨碍人形机器人在工业等场景的应用。陈建宇认为,工业类的场景是完全垂直标准化的,可以在当前模型的基础上投入一定的数据和算力,将一些关键岗位打通,而一个岗位就可以标准化复制到上万或者是数十万个场景。
百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖认为,家庭场景是具身智能的“最后一步”,对能力要求最高,系统性进入的难度极大,十年内能否实现仍不确定。而危险场景、工业场景等标准化程度较高的领域,更适合先行打磨落地。
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