2026-01-29 1X世界模型升级推出，首席科学家却转身离场

作者：大爆爆   出品：具身智能大讲堂

这很难说不是一种自我打脸。一边，是机器人宣称能看视频自学熨衣梳头；另一边，是其首席科学家在商业化前夜转身离开。最近，1X公司最新宣传片中显示，人形机器人NEO可以处理马桶座圈、打开滑动门、熨衬衫、梳头等全新任务了。

重点是，完成这些事，并没有人预先教过它！

然而就在这条宣传视频发布不久，1X的AI副总裁、首席科学家Eric Jang宣布离职。他曾领导Google Brain机器人研究，是公司AI架构的关键搭建者。一个在技术狂欢中高歌猛进，另一个却在庆功宴前夜选择转身。 

这样的巨大背离 ，不禁让人质疑：1X的世界模型，真能如它所承诺的那样， 有望推开每个家庭的大门吗？

PART 01

升级版“世界模型”：从手把手教到看视频自学？

1X宣称，机器人功能的升级得益于其“世界模型”的更新——通过观看互联网视频，NEO现在可以处理从未见过的任务。“这标志着NEO自我学习能力的起点。”创始人Bernt Bornich自信地表示。这与过去需要为特定任务反复编程的范式截然不同。

以往的机器人学习主要靠喂特定的交互数据，比如你要它学抓杯子，你得带它练习几万次。而1X正在走一条类似 OpenAI（也是其投资方）的道路：范式转移。据官方介绍，1X 的“世界模型”本质上是一个物理模拟器加预测引擎，它将互联网上数以亿计的视频作为教材。

通过这些视频，机器人开始理解现实世界的物理规律：杯子摔了会碎，头发是柔软的，门把手需要旋转。这很像视频生成模型 Sora 的底层逻辑，只不过 Sora 生成的是像素，而1X生成的是机器人的预期感官。

当人类给出一个指令，世界模型会先在脑海里模拟出完成任务的画面，然后反推机器人的关节该如何受力。1X称这种架构使其能够构建数据闭环系统：从视频学习到物理模拟，再到真实环境交互，最终生成高质量的训练数据。

基于此，机器人理论上不再需要人类手把手教每一个动作，而是通过观看视频积累常识，实现指数级的学习效率提升。

PART 02

庆功宴前的离席：理想与现实的张力

技术叙事虽然很打动人，但公司内部的关键人事变动，却为这份乐观蒙上了一层阴影。目前，IX已针对搭载了这一革命性世界模型的人形机器人NEO推出早期体验计划，售价2万美元，包含2026年优先交付服务。

此外，还有每月499美元的订阅模式。就在1X大力推广其世界模型并启动商业化进程的关键节点，负责搭建这套AI系统的首席科学家离职，可能就是一个信号。

在一个以技术为核心的冲刺阶段，灵魂人物的离开通常不是好兆头。

一种合理的推测是，研究导向的科学家与资本驱动下的公司，其目标已出现分歧。一方可能倾向于在实验室中反复锤炼世界模型的可靠性与通用性，追求长远的技术突破；而另一方，在OpenAI等投资方的催促下，步伐正变得激进，从“攻克基础算法”转向“如何将一个尚不完美的机器卖给用户”。Eric Jang在离职声明中提及要“重新审视一切”，自然包括机器人领域，委婉地暗示了这种张力。

当公司为了交付产品，可能不得不依赖大量远程操作等人为干预来修饰AI的不足时，对于追求纯粹自主智能的科学家而言，这种妥协或许意味着理想的幻灭。

这也让我们深思：那套“看视频就能搞定一切”的技术突破如果技术真的已经成熟到可以规模化商用，功臣为何要在庆功宴前夕离席？答案可能还要回归到真实落地的家庭场景中。

PART 03

家庭场景：是蓝海，还是难以跨越的黑洞？

走出实验室的演示视频，面对真实的家庭市场，1X 的叙事开始遭遇冰冷的现实。首先是家庭场景的极致不稳定。

目前，工业场景是机器人落地的最大场景，这就有一个区别点需要明确：工厂的流水线是结构化的，螺丝永远在那个位置；但家庭是非结构化的，你的袜子可能在沙发缝里，地上的水渍会让机器人打滑，家里的宠物会随时横冲直撞。

行业专家普遍认为，家庭环境的任务极其长尾且琐碎。对于世界模型来说，理解物理规律是一回事，但在凌乱的客厅里精准识别并处理各种突发状况，又是另一回事。

其次是一笔算下来不太理想的账单。即便是每月订阅， 499美元，约合3500元人民币，在很多地方足以请到一个非常专业且全能的半天工家政。而目前的 NEO 能做什么？梳头、递杯子、叠衣服？ 当前它展示的这些任务，其效率远低于人类，且需要用户接受某种监控式的隐私契约——初期需远程专家协助。

对于普通中产家庭，这更像是一个昂贵的科技玩具，而非必需品。当必要性和性价比无法在商业逻辑上自洽时，家庭场景的蓝海很可能只是一场资本吹出来的幻影。

再就是对 安全性的一票否决 。在工厂里，机器人撞坏了是财产损失；在家里，机器人如果因为模型预测失误推倒了老人或小孩，那就是毁灭性的。家庭场景对安全的要求是 99.9999% 的绝对稳定。

目前的端到端世界模型，其本质上带有一种“黑盒”属性，这种行为的不可预测性正是落地家庭的最大障碍。

PART 04

未来展望：通用之路的漫长长征

回顾1X的发展历程，你会发现它被一种巨大的紧迫感推着走。获得OpenAI领投的数千万美元；估值在一年内飙升，迅速跨入独角兽行列；技术还未完全成熟，便急于推出NEO的商业计划。

1X 正处在从技术明星向商业实体转型的十字路口，它选择了一条最难的路——直接切入 C 端家庭场景。这不像波士顿动力那样靠政府合同或工厂巡检维持生计，1X必须直接面对挑剔的普通消费者。

我们必须承认，1XWM验证了“世界模型+海量数据”这条路径的技术潜力。但从演示视频到安全、低成本的日常服务，中间还有无数脏活累活。1X的探索无论成败，都警示了全行业：资本的耐心并非无限。技术的突破必须与务实的商业模式挂钩。

人形机器人要真正敲开家门，不能只靠一段演示视频，更需要解决算力能耗、硬件可靠性以及最核心的——就是让用户觉得这2万美元花得值。通往“每家一个机器人”的未来，仍需穿越一条由技术、成本和隐私共同构筑的漫长路径。