纽约时报广场上演“灵魂拷问”!这家机器人公司让外国网友坐不住了
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5小时前 纽约时报广场上演“灵魂拷问”!这家机器人公司让外国网友坐不住了

来源:X平台
这一路上,中国公司不仅在场,而且在前。

“谁是第一个机器人保姆?它拥有智能‘大脑’进入家庭,服务人类生活。”

近日,这一对机器人未来发展的“灵魂拷问”登上纽约时报广场大屏,并迅速在国内外社交媒体引发热议。

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机器人领域知名媒体平台@Robohub关注到之后,立刻在X平台上发帖称:“神秘机器人用一个大胆的问题‘占领’了纽约时报广场:‘谁会是第一个机器人保姆?它拥有智能‘大脑’,能在家庭中服务人类日常生活’,所以……它背后是谁?是Figure、1X、Tesla?还是一家中国公司?”

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有不少网友跟帖称,很期待机器人有朝一日真正进入家庭。“非常期待看到一个有‘真正大脑’的机器人!”“有意思的是,可能有很多家公司都在做这件事。每个人都想讲好‘机器人进入家庭’的故事,但到目前为止,还没有人真正交出一个完整版本。如果真的有人做到了,那将改变一切。”

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还有不少网友在评论区纷纷猜测,到底是哪家公司能真正解决机器人进入家庭的难题。

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令很多人感到意外的是,提出这一“灵魂拷问”的,是一家来自深圳的科技公司——自变量机器人。

在不少业内人士看来,这句提问不单单是一句宣传口号,更是对当前机器人行业的一次直击要害的发问:机器人,究竟何时才能真正“像人一样思考”?正如@Robohub在X上提到的那样,“现在比拼的不再是谁的演示最酷炫,而是谁能真正造出第一款在现实中能用的机器人”。

事实上,人们对机器人真正走入家庭仍存在不少担忧,例如安全性是否足够可靠、能否应对真实生活中高度复杂且不可预测的环境等。在评论区,也有网友提出质疑,认为家庭场景远比工业环境复杂得多,机器人不可能在短时间内实现真正的家庭应用。

有网友还引用了波士顿动力(Boston Dynamics)前CEO罗伯特·普莱特(Robert Playter)在去年底接受采访时的观点,称“家用机器人仍然需要5到10年才能实现,而目前的机器人主要只能完成一些相对简单的工厂任务。我们真的已经接近那个阶段了吗?”

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从现实来看,这种怀疑并非没有道理。家庭场景的复杂性与工业环境不可同日而语:家庭环境具有更高的随机性与不可控性,对机器人的感知、决策和物理交互能力提出了更高要求,需要其对现实世界的物理规则有更深层次的理解与适应能力。

行业普遍认为,要实现真正意义上的“家庭通用机器人”,仍有很长的路要走。正如罗伯特·普莱特在采访中所说,只有在成本大幅下降、安全性提升以及能力增强之后,家庭场景才可能真正实现。“现在在经济上可能还不完全可行,但这将是一个开始。”

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这是全球最顶尖的机器人公司之一给出的时间表。

然而,就在几天前,中国驻美国大使谢锋在其社交平台转发的一段视频,或许将在一定程度上颠覆这个预测。谢锋在配文中称:“中国首个家政机器人服务已在深圳上线。它不仅能帮你收拾孩子的玩具,甚至还能清理宠物的粪便——3小时只需10.75美元(约合人民币73元)!”

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从视频中我们可以看到,从给孩子收拾散落一地的玩具,到当好一个“铲屎官”,这些看似简单的任务,实际上都对机器人的感知、决策和执行能力提出了极高要求。这个引发全球热议的机器人也是来自自变量机器人。上个月,该公司与58到家合作推出机器人家政服务,目前已在深圳落地。这一尝试为机器人进入家庭服务场景提供了新的实践路径。

然而,一个真正具备“智能大脑”的机器人要以更普遍、更规模化的方式走进千家万户,甚至成为一位不可或缺的“家庭成员”,还有多远?

答案或许正在加速到来。据悉,4月21日,自变量机器人将举办“一个家庭成员的诞生”发布会,将推出全新一代具身智能基础模型,同时也会带来最新在具身领域的技术探索,让AI从“工具”进化为一位“家庭成员”。

自变量机器人曾在采访中表示,与其他机器人公司侧重实验室环境训练不同,其模型更强调在“真实世界”中的能力验证。这意味着,机器人需要在复杂、非结构化的家庭环境中,应对各种不可预设的情况。

该公司CEO王潜曾在采访时表示,家庭代表最开放的环境和最广泛的任务,解决了家庭任务,就代表模型可以实现完全泛化。只有一开始就直面最复杂的场景,才能提升模型的智能化水平。“不是说你先把技术做到完全泛化,再去考虑场景。恰恰相反,场景给你迭代,迭代让基模更强,更强的基模再反哺商业,才能形成完整的闭环。”王潜认为,“不管从什么时候开始,越早开始越好,这是最重要的。”

成立于2023年底的自变量机器人,专注于“通用具身智能基础模型”的研发。其技术路径以真实世界交互数据为核心,致力于打造具备精细操作能力的通用机器人。从时报广场的大屏提问,到真实家庭中的服务落地,这家中国公司试图给出一个明确答案:机器人不仅需要“身体”,更需要“真正的大脑”。

而在这一路上,中国公司不仅在场,而且在前。

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