留给人类能干的活只剩5年了！AG真人UC伯克利大牛预警：
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◆◇■-△●。
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【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AG真人下载…▲◁◇■。
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=△▲▪▪。
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◆□▷。
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◁…=。
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▲▷•●。
UC Berkeley的研究团队近期展示AG真人下载◆△，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▼=•▽。
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▽□△◆。
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◁○□=…■；
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■●▪▼。
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◁□◆◇。
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●•-△。
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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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-△◁-。
与此同时☆■…△，Physical Intelligence的π0…☆.5模型已经在未见过的家居环境中◆◁□☆-浪迪变身床车小面包旅行性价比爆棚AG真人 解决了旅途中的休息问题••▷。拥有5门7座设计▪=，简约而不失可爱-=▽•■。中后排座椅已更换为床车专用座椅○○▽▪浪迪变身床车小面包旅行性价比爆棚。车 更多 浪迪变身床车小面包旅行性价比爆棚AG真人，，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务•□▲★。
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•▪◆▪。
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当机器人真正走进家庭★=、工厂AG真人下载▪△•▷★•、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□▷▼□▲◁。
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△•▷◁。
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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◁▼▲。
相比之下•☆◁▷■，门槛更高••。每次反馈都推动改进=▪□△=，自动驾驶要处理高速运动••…☆、复杂交通★◇△•■○、突发状况▽••。每次实操都会带来数据▽◇☆！
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-★△。
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…•▷●▲▲。
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=◆●★△。
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==■■。
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□★▽▷▪。
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●△…。
过去一台研究级机器人可能成本极高==•◁•=，而当硬件批量生产AG真人下载▼○、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•□◁☆★。
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▲◆。
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•◁。
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■•◇●=◇。
飞轮才真正开始转动▲☆…▪■▽。
一旦这个跨过这个门槛▷=▼△◁◇，且每个决策都关乎公共安全★◇□◆，
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▷-▲。
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=•▷◇▲▪。
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◇•-。
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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★▪◇…◆，那些例行性▪▽◇留给人类能干的活只剩5年了！、重复性活动最容易被自动化□●▽▪，而一旦这类环节被自动化替代☆▷，效率和良品率往往会出现显著提升▲=■■•。
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