芯耀
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4月1日，由中國電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院（賽迪研究院）、工業(yè)和信息化部新型工業(yè)化研究中心主辦的2025賽迪論壇在京舉辦。杭州宇樹科技有限公司副總經(jīng)理王啟舟在主論壇發(fā)表主旨演講。他表示，具身智能的發(fā)展進程與人形機器人的迭代息息相關(guān)，這也是產(chǎn)業(yè)和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點課題，但目前仍然沒有實體能夠?qū)崿F(xiàn)具身大模型的底層突破。
在王啟舟看來，人形機器人的發(fā)展與人工智能的發(fā)展息息相關(guān)。
他回顧了人工智能發(fā)展歷程，強調(diào)了其中幾個具有歷史意義的時間節(jié)點。在推理上，1962年，機器戰(zhàn)勝全美最強跳棋手羅伯特·尼雷；1997年，“深藍”擊敗了國際象棋大師卡斯帕羅夫；2016年，AlphaGo戰(zhàn)勝了圍棋選手李世石。在此進程中，狀態(tài)空間復(fù)雜度實現(xiàn)了指數(shù)級增長。其實人形機器人的發(fā)展也得益于人工智能技術(shù)的進步，在三年前，人形機器人連站穩(wěn)行走都很苦難。
王啟舟表示，宇樹科技之所以能在四足機器人領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)“彎道超車”，也得益于人工智能技術(shù)的發(fā)展。其中，王啟舟著重對DeepSeek的技術(shù)創(chuàng)新進行了剖析?？偨Y(jié)來看，DeepSeek的創(chuàng)新點可以體現(xiàn)在四個方面：第一是架構(gòu)創(chuàng)新，該模型的推理效率提升了300%，支持模塊化稀疏激活MoE（混合專家模型）架構(gòu)，提升了模塊細粒度；第二是數(shù)據(jù)創(chuàng)新，該模型實現(xiàn)了高知識密度的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，訓(xùn)練成本僅相當于海外知名模型的1/10；第三是算力創(chuàng)新，該模型支持低位寬混合浮點計算，使內(nèi)存開銷削減到海外知名模型的一半；第四是算法創(chuàng)新，該模型取消過程獎勵，引導(dǎo)模型思考，利用群體策略減少有監(jiān)督微調(diào)。而這些技術(shù)積累，都幫助企業(yè)在端到端的人形機器人以及其他類型機器人實現(xiàn)新的創(chuàng)新突破。具身智能是與人形機器人發(fā)展更為相關(guān)的一條技術(shù)路徑，這是人工智能的一個子課題，但又在人工智能的基礎(chǔ)上做了新的延伸。它融合了視覺感知、學(xué)習(xí)理解、智能計算等一系列的智能技術(shù)，使智能體即機器人等智能終端在環(huán)境中具備感知決策和行動的能力。
為了更好地理解具身智能的技術(shù)發(fā)展階段和未來技術(shù)走向，產(chǎn)業(yè)界可以借鑒智能駕駛的評級標準來界定具身智能的能力。當前，業(yè)界對具身智能的發(fā)展階段的評級還沒有完全形成共識，但已經(jīng)有了大致的不同級別具身智能可實現(xiàn)的功能分野：L1級具身智能只能實現(xiàn)語音交互、信息識別、簡單操作和模仿學(xué)習(xí)；L2級具身智能具備數(shù)據(jù)處理、規(guī)律總結(jié)、推理學(xué)習(xí)和行為糾正的能力；L3級具身智能可具備即時處理能力；L4級具身智能具備自主學(xué)習(xí)能力；L5級具身智能將具備思維決策能力。但截至目前，大多數(shù)機器人的技術(shù)發(fā)展水平還較為有限，僅處于L1級，或由L1級向L2級躍升階段。要實現(xiàn)更高級別的發(fā)展，仍需要人工智能技術(shù)、智能感知等技術(shù)的支持。
當前具身大模型是全球諸多公司和研究機構(gòu)追捧的前沿的課題，但仍沒有公司實現(xiàn)了底層突破。
王啟舟將宇樹的機器人定義為通用機器人。它依托機器人硬件實體，借助機器人世界模型建立對世界的理解做功能實現(xiàn)。所謂的世界模型，是構(gòu)造機器人對物理世界有理解能力的模型，包括對物理規(guī)律、圖像視頻、音頻等，并且結(jié)合模仿學(xué)習(xí)來學(xué)習(xí)策略，用強化學(xué)習(xí)最后成功收斂到100%可靠控制。
他表示，宇樹不會做所有的垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，只會做一些典型的應(yīng)用。在工業(yè)方面宇樹將提供電機性能夠強、負載夠高，具備面向工業(yè)、物流等場景基礎(chǔ)能力的機器人。其客戶可以在拿到機器人之后，利用垂直行業(yè)數(shù)據(jù)，進行相關(guān)場景的模型訓(xùn)練。例如，如果客戶將機器人用于電動汽車生產(chǎn)，則機器人將可能通過在某工序上持續(xù)訓(xùn)練，逐漸實現(xiàn)很高的成功率和作業(yè)的質(zhì)量，從而完成這項任務(wù)。
關(guān)于人形機器人的未來前景，王啟舟說道：“行業(yè)里流傳著一種說法——通用機器人能夠在3—5年內(nèi)率先實現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域的突破。目前，人形機器人還不能勝任一些對精細度要求比較高的任務(wù)，但隨著各項技術(shù)的突破，機器人也將逐漸適應(yīng)精細工作的需求，從而能夠勝任各種工業(yè)生產(chǎn)作業(yè)要求?！?/p>
作者丨姬曉婷編輯丨張心怡美編丨馬利亞監(jiān)制丨趙晨
