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48通用人工智能（AGI）更近了，通用机器人还会远吗？
近半年来，对 AI 从比特世界照进物理世界的呼声越来越高。特斯拉、OpenAI、英伟达、微软、字节跳动和腾讯都在通过自研或投资，更多探索“一个人能干多种活”的通用机器人趋势。马斯克甚至说，他相信未来特斯拉人形机器人的数量是「100 亿」台。
AI 确实正在重塑机器人的进化。不过机器人是个涉及算法、数据、运动控制、机械部件、能源的综合系统，AI 和大模型并不能“阳光普照”。
AI 到底能如何帮我们更接近“终结者”式的通用机器人畅想？本期我们邀请了梅卡曼德创始人兼 CEO 邵天兰来一起聊聊这个话题。
邵天兰毕业于清华大学和德国慕尼黑工业大学，2016 年底回国创立梅卡曼德。梅卡曼德通过人工智能和 3D 视觉能力，让机器人能处理更多灵活任务。
AI 会如何改造机器人，机器人又会如何改变我们的生活与世界，这也不仅仅是一个技术问题。
本期节目我们聊了：
通用机器人近半年热度骤升：
- 类比计算机普及过程：具备通用能力是机器人普及的条件，而不是反之。
- 热潮的直接刺激：马斯克的投入与大模型进展。
- 一些学习范式重被拾起，比如「演示学习」（learning by demonstration）。
今天的机器人实际如何工作，能做什么：
- 完成一个简单动作，机器人调动了感知、决策和规划等种种能力。
- 机器人完成任务仍需大量基于规则的编程，深度学习只占小比例。
- 工厂主为何买了机器人也不用？重新编程适应新 SKU 要两天，两天订单早生产完了！
- 今天的 AI 能打败围棋高手，但无法取代富士康流水线工人。
大模型能改变的，和改变有限的：
- 大模型能给机器人常识，让机器人的“大脑”更发达。
- 但机器人机械部分的进化速率远慢于“大脑”，四肢还很笨拙。
- 更通用的 AI 本身会加速机械工程的进化：在虚拟世界中缩短工程设计、迭代与试错周期。
- AI 来做工业设计，可能会和人有完全不同的方法。
- 机械部分的大进化，需要等待底层技术突破和新范式出现。
人与机器与世界的交互未来：
- 通用机器人的最佳形态是人形，因为世界为人打造。
- 人和机器互相训练，ChatGPT 让人更会沟通。
- 大量工作被机器取代，更多新工作产生，历史总是如此。
- 不相信谁能垄断通用机器人技术，开源力量会与之竞争。
- 未来三年，要是真的能看到通用机器人的雏形就太好了！
相关链接：
《为什么 AI 发展到今天，围棋能下过李世石、柯洁，仍不能完成帮人类洗衣物、做饭这种简单的事？》（邵天兰的知乎回答）
《机器人“应聘”流水线，比下围棋难多了》
《晚点独家 | 字节要造机器人》
《“如果大模型是答案，能解决的问题是什么？”》
登场人物：
邵天兰：梅卡曼德创始人兼 CEO @Mech-Mind
王汉洋：我们中唯一拥有机器狗的人 tw@Hanyangwang
程曼祺：“猫比今天的机器人聪明多了” @momochoqo
剪辑：甜食
封面：世界人工智能大会上，特斯拉人性机器人 Optimus 被围观。
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主持人询问嘉宾，数据驱动的深度学习在当前机器人所完成任务中所占的比例。嘉宾坦诚回答，目前几乎没有机器人是在较高层次用数据或者人工智能驱动的，而在基础能力比如视觉识别会用到。现在都是用人工编程来设计机器人的操作步骤和规则，所以今天让机器人去做一件事情依旧非常复杂。
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听完后结合自身经历的一些感受：
1. 从物理世界的尺度来看，现在的确是在相当初级的阶段，社交媒体夸大了实际的能力。
2. 我更喜欢看得见摸得着的东西，也希望数字世界能够与物理世界融洽地结合起来，这也是从潜意识中排斥去做纯线上产品的重要原因。
3. 预感自己过去、现在的各种经历都在为未来将要创造的某一个东西做准备，理想的笔可能也只是一个中间状态（不过话说回来，Readwise Reader + Rewind 已经在往设想中的方向去了，当然也还远远不够）。
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最后，在听这期播客途中，刷出了 3 件独特装备，我的拍拍熊刚到 N4 就可以畅游了，太爽啦！继续刷刷刷。