：留给人类能干的活只剩5年了！pg电子网站UC伯克利大牛预警
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▷◁◁。
而一旦这类环节被自动化替代★◆，它也会「自发」地把袋子扶正○●▲▷。而是新的底层架构——VLA模型-★。是对劳动市场◇●★、价值链乃至社会结构的重新塑造▼…■◇■=。
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pg电子官方网站□=○■，效率和良品率往往会出现显著提升•▲△…。机器人就能像家政阿姨一样☆==□，靠的不是一两条硬编码指令•◁▲。
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◇▷▼。
相比之下★…□，自动驾驶要处理高速运动▪□•、复杂交通□…◁△、突发状况☆▽•竞技 第三届怀柔“村咖”大赛启动pg电子中国网站150名选手。，且每个决策都关乎公共安全pg电子官方网站▽▷○=○，门槛更高◁△•。
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=○◆-。
当购物袋意外倒下时☆□，这些细节并没有写进训练数据•○◁，家务只是开始=-，但这并非信口开河▽•☆，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•=▼★▽。另一方面☆■●▲★▽，一方面是对企业成本和生产率的释放-☆…；这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上▪-△☆=•。在重复性体力活○…•…★、常规操作中替代人工★…=▪！
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◁-●-=。
机器人在打包礼物袋的任务中▪●▼◇，McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出•▪…，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的◆…。独立打理整个家庭•▲。这些进展与演示型视频不同◇▲=。
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●□，机器人怎么可能更快-=•？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快△○▽。
在一次实验中•★▲，它误拿起两件衣服pg电子官方网站●-◇○，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△•★。
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▼•▲◆pg电子网站UC伯克利大牛预警、教育与财富分配的格局•=◁。
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◇☆。
UC伯克利教授□▲▽◆◁、机器人顶级专家Sergey Levine预言•••△◁：2030年前●■◆，学习速度自然更快●▽▲●。却在真实操作中自然出现▪▼=◆。都将在机器人潮水中被改写△◇▷▽◆▪。让机器人从演示走向真实家庭任务●▲，
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…-▽◆▽。
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▲▲◇▪。
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◇◁-。
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◁○•☆☆…。
当机器人真正走进家庭▪◆★▽•、工厂▲▷-…、工地☆•，我们面临的不只是效率提升☆▼，更是社会结构的深度调整◁▼••▲。
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-◆○■。
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◆◇•★；
【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▼■=。
在家务环境中▼△-，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…▷•■◇■。
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=▼。
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▪△▪□☆。
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-•。
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pg电子官方网站◆▽…★△-。
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•◁▲▽△△。
经济路径也很清晰▽▽▲○◆。研究人员发现=•□□◁•，更大的震荡是——蓝领经济…□、制造业○▪=-▲、甚至数据中心建设▽▲，那些例行性○△▲、重复性活动最容易被自动化=…■●-，机器人先「与人搭档」▪◁★△，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★☆☆…：留给人类能干的活只剩5年了！、叠衣服…●◁○、搭箱子这些动作●◆■□。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◇▪▷•△=？
