预警：留给人类能干的活只剩5年了！AG真人旗舰厅登录UC伯克利大牛
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◆▷…◁▼-。
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◆▼。
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■▪◁◆▼○。
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☆•预警：留给人类能干的活只剩5年了，机器人怎么可能更快★▼▪◆○•？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快…•▽△○▲。
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=□▽○☆。
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-=○▲●。
完成一个全新的复合任务AG真人旗舰厅登录◁•▽。与此同时▪-☆▲▷，Physical Intelligence的π0◁▼.5模型已经在未见过的家居环境中□●■•●。
经济路径也很清晰▽▪△•。机器人先「与人搭档」△-■…，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…△。
一方面是对企业成本和生产率的释放••；另一方面■•▲△经典的街机游戏 街机排行榜推荐AG真人游戏平台app史上最。，是对劳动市场◁=☆、价值链乃至社会结构的重新塑造●◆●。
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▽●。
UC伯克利教授AG真人旗舰厅登录▽◇◁△★●、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◆▲○●▪。
更是社会结构的深度调整▷▼★•○▽。都将在机器人潮水中被改写▪★-。我们面临的不只是效率提升●•□▼•，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务★■▲。研究人员发现■…，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真人旗舰厅登录UC伯克利大牛，
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▷◆▼☆。
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■◁…•★；
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■◆★。
仓储☆▷▽▷■、包装○▲◆◆☆▪、设备巡检这些原本需要大量人工的岗位AG真人旗舰厅登录-▷◆□，最有可能成为第一批被机器人广泛取代的场景●=•▼•。
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▼=△••。
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•=◆▽★。
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…■★▽•…。
在家务环境中AG真人旗舰厅登录●▪，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★●▼。
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■○-■=。
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■★=，当机器人真正走进家庭•=■-、工厂=○、工地☆△■●…◁，机器人在打包礼物袋的任务中◇-，
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▪◆◆▪▼。
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○▷。
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○▽…☆。
【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▽▷☆。
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◆▽▷•…◆。
一旦跨过这个门槛◇■，它就能开始上岗◁▪=☆，在上岗中不断改进○◆◁-▷▽，进而扩展到更多任务▽▲★□☆◇。
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▷=●▼■。
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••▪★。
