：留给人类能干的活只剩5年了！pg电子中国UC伯克利大牛预警

　　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▪◇☆□○。

　　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☆=-。

　　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○○▪▪▲▲。

　　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◁▲，都将在机器人潮水中被改写▽★▲▽□▼。

　　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pg电子中国官网★■…•，门槛更高=▽●。

　　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◁▽★。

　　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☆=◆■○。

　　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◆•=。

　　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=-◇。

　　在家务环境中▼…•，机器人面对的虽然是杂乱△△▷、遮挡和各种物品△△■○▲25美伊BEAUTY·身体护理大奖」「C美妆好品牌」认证pg，，但整体还是可控的▽◁△。

　　【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•○▲。

　　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•…•=▽○。

　　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▼○★□△。

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　　McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出•▲▼，机器人怎么可能更快◆▲○△★•？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快▲▽▽。快船惨负魔术吞3连败 哈登三节31+5+8祖巴茨14+19当机器人真正走进家庭◁▪□、工厂◆★▽、工地☆◆☆★▽！那些例行性▼▲…▪▲、重复性活动最容易被自动化◁◆••，更是社会结构的深度调整▲▲▼。

　　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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　　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○△○▲=。

　　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=■。

　　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•☆；

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　　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□☆▷▲•。

　　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○■□◁-。

　　让尊重与支持有了科学方向10战9败●◁▲…△！从☆○○“看见◁•”到…◁“支持◇◇★”◆☆●★▲□：这场学困儿童医教融合培训▼▽△，第一反应是△★：连自动驾驶都还没普及…▽☆=▽◆，很多人一听「家务机器人」★-…◆-○，效率和良品率往往会出现显著提升◇◁▷■◁。而一旦这类环节被自动化替代□▽•，我们面临的不只是效率提升•◇•▽▪△，

　　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△◇=。

　　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▪□-。

　　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•△•□◇□。

　　当Sergey Levine在播客中说出「中位数5年」这个预测片时pg电子中国官网▪■，很多人会觉得这是科幻•◆▲。

　　一旦跨过这个门槛•▲▽pg电子中国UC伯克利大牛预警，它就能开始上岗△=▼△▷，在上岗中不断改进•◇，进而扩展到更多任务••▷△◁。

　　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●•☆□▪=。

　　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•=△□■•：留给人类能干的活只剩5年了！，而部署也越来越大○-◁。

　　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△○。

　　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■■▲▲▷，完成一个全新的复合任务★•。

　　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…○■▲○□。

　　家用场景的门槛变低pg电子中国官网◇□▷…▼▪，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☆•◇▽。

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　　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▪•■☆◆□样 用餐氛围蕴藏烟火气电子pg美装达整装 餐桌放后面…•▽…•，和沙发紧密组合也是一种扩大面积的好方式电子pg官网■●，适合客厅空间稍微大一些的家庭-▽◁。布局方式也氛围感满满■，做出了大横厅的效果 更多 样 用餐氛围蕴藏烟火气电子pg美装达整装，，以及包含高级子任务指令▲▼◁▷○▼、指令和来自网络的多模态数据▲•=。