現(xiàn)在人們已經(jīng)知道，人工智能產(chǎn)生的基礎(chǔ)是scaling law（尺度定律），也就是說(shuō)，參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和算力的持續(xù)提升會(huì)帶來(lái)模型性能的提升，最終帶來(lái)涌現(xiàn)。

相比于大語(yǔ)言模型可以使用全網(wǎng)的文本、圖像數(shù)據(jù)，以及動(dòng)輒十億、百億級(jí)別的參數(shù)量，目前機(jī)器人的訓(xùn)練規(guī)模還非常小。

有業(yè)內(nèi)人士指出，早在2022年，谷歌就推出了機(jī)器人模型RT-1，能夠執(zhí)行700多個(gè)任務(wù)，成本是用13臺(tái)機(jī)器人，在17個(gè)月中收集13萬(wàn)條數(shù)據(jù)。

更重要的是，具身智能所需要的數(shù)據(jù)是物理世界中的視覺(jué)-控制數(shù)據(jù)，相比于文本數(shù)據(jù)，獲取成本極高。

人們最初獲取數(shù)據(jù)是利用相機(jī)拍攝，后來(lái)發(fā)展到相機(jī)陣列：

再后來(lái)甚至是這樣的：

盧策吾教授認(rèn)為，如果說(shuō)自動(dòng)駕駛所需的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是2D的，具身智能所需要的數(shù)據(jù)則是80D，空間不確定性更是自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)的10000倍量級(jí)。

此外，與自動(dòng)駕駛類似，具身智能需要的是多模態(tài)數(shù)據(jù)，除了視覺(jué)感知之外，更多訓(xùn)練者開(kāi)始引入激光雷達(dá)。

上海科技大學(xué)的虞晶怡教授團(tuán)隊(duì)，還使用了陀螺儀來(lái)記錄運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，以解決超大場(chǎng)景的感知難題。虞晶怡指出，想要獲取足夠多的數(shù)據(jù)，未來(lái)或許需要在每個(gè)人的衣服中都植入微型陀螺儀，由此產(chǎn)生的成本同樣不可忽視。

物理世界中數(shù)據(jù)來(lái)源的難題，成為本屆人工智能大會(huì)上行業(yè)人士探討的焦點(diǎn)。如果不能跨越這道門檻，具身智能的scaling law就無(wú)從談起。

通往AGI之路

為了應(yīng)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)難題，研究者也在做出新的嘗試。

盧策吾團(tuán)隊(duì)的思路是將數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化。他指出，人腦在進(jìn)行決策的時(shí)候，其實(shí)也不需要用到非常龐大、精準(zhǔn)的感知數(shù)據(jù)，而是下意識(shí)做出一個(gè)判斷，只要大致趨勢(shì)正確就可以，后面隨時(shí)調(diào)整。

因此，他們讓數(shù)據(jù)回歸到與自動(dòng)駕駛類似的點(diǎn)陣云，極大壓縮了圖像體積，并引入力量的維度，建立力位混合的決策，使得數(shù)據(jù)復(fù)雜性大大下降。

此外，用仿真數(shù)據(jù)替代真實(shí)數(shù)據(jù)，能夠大大降低數(shù)據(jù)成本。

銀河通用創(chuàng)始人王鶴認(rèn)為，當(dāng)下真正可以實(shí)現(xiàn)規(guī)?；慨a(chǎn)的數(shù)據(jù)，就是合成數(shù)據(jù)。過(guò)去幾年間，王鶴團(tuán)隊(duì)建立起從物體、傳感器仿真到數(shù)據(jù)標(biāo)簽生成的全方位合成方法，先以合成數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，再向真實(shí)世界遷移。

王鶴指出，以機(jī)器人靈巧手抓取為例，當(dāng)訓(xùn)練量為10萬(wàn)次時(shí)，抓取成功率僅為58%，而十億次訓(xùn)練可以做到86%的成功率。依托十億級(jí)別的訓(xùn)練，銀河通用機(jī)器人做到了對(duì)透明物體的抓取能力，而這樣的訓(xùn)練量在現(xiàn)實(shí)世界中是無(wú)法做到的。

虞晶怡教授則展示了只用一張圖片，就能生成物體三維模型的能力，這同樣為仿真訓(xùn)練提供了便利。

除了構(gòu)建仿真數(shù)據(jù)，開(kāi)源合作也是擴(kuò)大數(shù)據(jù)資源的有效方式。機(jī)器人領(lǐng)域的“國(guó)家隊(duì)”——國(guó)家地方共建人形機(jī)器人創(chuàng)新中心在此次人工智能大會(huì)上發(fā)布了國(guó)內(nèi)首款開(kāi)源人形機(jī)器人“青龍”，并宣布將建立對(duì)標(biāo)谷歌Robot Farm的機(jī)器人訓(xùn)練場(chǎng)，目標(biāo)在2027年部署超過(guò)1000臺(tái)機(jī)器人。

盡管取得種種進(jìn)展，但業(yè)內(nèi)人士仍然強(qiáng)調(diào)，當(dāng)下不宜對(duì)具身智能抱有不切實(shí)際的期望。

谷歌DeepMind首席執(zhí)行官哈薩比斯近日表示，盡管目前的人工智能可以寫作、畫畫、創(chuàng)作音樂(lè)，但以通用智能的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)說(shuō)，仍然沒(méi)有達(dá)到家貓的水平。

梅卡曼德創(chuàng)始人邵天蘭也直言，目前具身智能僅僅相當(dāng)于蜥蜴的水平，還沒(méi)有走出“二疊紀(jì)”。

邵天蘭還談到，對(duì)于AGI，人類只是有了一些零散的感覺(jué)，但很難說(shuō)真正找到方向，人形機(jī)器人也未必是最優(yōu)的路徑。他指出，人類并不一定是很好的模仿對(duì)象，比如每個(gè)人拿筷子、跑步的姿勢(shì)也各不一樣，也會(huì)有一些缺陷，AI也可以在實(shí)踐中找到自己的方式，未必一定要像人。事實(shí)上，AI在圍棋上也只是以人類為拐杖，但最終拋棄了人類的思維方式。

優(yōu)艾智合創(chuàng)始人張朝輝則提醒，認(rèn)為機(jī)器人可以先在工業(yè)場(chǎng)景落地，然后過(guò)渡到通用智能的想法可能是錯(cuò)誤的。因?yàn)楣I(yè)領(lǐng)域要求的是高效率、低成本，但是通用智能的訓(xùn)練與工業(yè)要求背道而馳。

因此，多位行業(yè)專家都表示，要警惕當(dāng)下具身智能過(guò)熱的風(fēng)險(xiǎn)。邵天蘭指出，在過(guò)去十多年中，機(jī)器人行業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了多次起落，如果不專業(yè)的資本盲目進(jìn)入，對(duì)行業(yè)發(fā)展未必是一件好事。