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數(shù)據(jù):99%+1%,能實(shí)現(xiàn)“從0到10000”——銀河通用王鶴:讓機(jī)器人甩掉遙控器,“睜開眼”干活

IP屬地 中國·北京 新華社 時(shí)間:2025-09-16 00:34:51

  新華社北京9月15日電 9月15日,《新華每日電訊》發(fā)表題為《數(shù)據(jù):99%+1%,能實(shí)現(xiàn)“從0到10000”——銀河通用王鶴:讓機(jī)器人甩掉遙控器,“睜開眼”干活》的報(bào)道。


  北京銀河通用機(jī)器人有限公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官王鶴。受訪者供圖

  8月,全球首個(gè)城市級(jí)常態(tài)化運(yùn)營的人形機(jī)器人示范區(qū)落地北京。來自北京銀河通用機(jī)器人有限公司的“銀河太空艙”——由機(jī)器人經(jīng)營的無人超市開張,具身智能真正走進(jìn)大眾日常生活。作為專注于研發(fā)人形機(jī)器人硬件和具身智能大模型的機(jī)器人企業(yè),銀河通用率先實(shí)現(xiàn)機(jī)器人在工業(yè)、零售等場景批量化落地,其自研機(jī)器人Galbot在機(jī)器人格斗賽等賽事上也斬獲佳績。

  每次有機(jī)器人火上熱搜,評(píng)論區(qū)都有不少人強(qiáng)調(diào)一個(gè)現(xiàn)實(shí):目前,絕大多數(shù)機(jī)器人離開人工和遙控,還是會(huì)“原形畢露”。

  而銀河通用的機(jī)器人Galbot卻有所不同:它不僅無需“遙控”,還能自主干活。

  眼下,具身智能的最大困境,既非硬件,也非模型,而在于數(shù)據(jù)。不論是讓機(jī)器人從動(dòng)作智能轉(zhuǎn)向認(rèn)知智能,還是提升機(jī)器人的泛化性、魯棒性(指系統(tǒng)、算法或模型面對(duì)外部干擾、輸入異常或內(nèi)部參數(shù)變化時(shí)維持穩(wěn)定運(yùn)行并輸出預(yù)期結(jié)果的能力),關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的豐富性和準(zhǔn)確性。

  而一個(gè)讓難度再進(jìn)階的考驗(yàn)是,想要真正實(shí)現(xiàn)商業(yè)閉環(huán),還要權(quán)衡數(shù)據(jù)獲取的質(zhì)量、成本與效率。

  記者:機(jī)器人發(fā)展的優(yōu)先級(jí),應(yīng)側(cè)重于能力的展示,還是產(chǎn)業(yè)的切實(shí)賦能?在發(fā)展方向上,業(yè)內(nèi)分歧多還是共識(shí)多?

  王鶴:今年以來,機(jī)器人企業(yè)在兩種能力的選擇上逐步有了區(qū)分度。一類以宇樹科技為代表,其機(jī)器人擅長運(yùn)動(dòng)、舞蹈、拳擊,特點(diǎn)是以腿足乃至全身控制為主,能展現(xiàn)出精彩的運(yùn)動(dòng)能力。還有一類是以銀河通用為代表的“干活派”,依靠視覺反饋閉環(huán),展現(xiàn)出在實(shí)際場景中干活的能力。“干活派”里,大致還可分為視覺算法+軌跡生成,與端到端VLA(即視覺-運(yùn)動(dòng)-動(dòng)作一體化生成)兩種技術(shù)路徑。

  其實(shí),不少人形機(jī)器人跳舞、跑步,并沒有用到視覺傳感器。今年4月在北京舉行的全球首個(gè)機(jī)器人半程馬拉松上,不少觀眾注意到部分機(jī)器人“運(yùn)動(dòng)員”的不遠(yuǎn)處,有人用遙控器遙控機(jī)器人跑步、轉(zhuǎn)彎或加速,實(shí)際上機(jī)器人是“閉著眼”跑的。這樣的技術(shù)現(xiàn)狀跟機(jī)器人“生產(chǎn)力時(shí)代”還不是一回事,畢竟,沒有活是閉著眼睛干的。

  今年,具身智能的場景落地在加快。以工業(yè)場景為例,銀河通用的機(jī)器人已實(shí)現(xiàn)流水線搬運(yùn)、分揀等環(huán)節(jié)的規(guī)模化應(yīng)用。零售場景中,銀河通用在北京海淀已成功落地10多家配備人形機(jī)器人的智慧藥房,并計(jì)劃年內(nèi)在全國開設(shè)100家。此外,銀河通用的機(jī)器人已開始售賣零食、咖啡等商品。

  記者:機(jī)器人完成酷炫的、令人眼前一亮的動(dòng)作,許多情況下還是預(yù)編排的動(dòng)作序列、人工遙控與視頻剪輯共同作用的結(jié)果。為什么會(huì)出現(xiàn)“demo(演示視頻)先行、落地乏力”?

  王鶴:秀一段5分鐘的demo,對(duì)機(jī)器人的可靠性、穩(wěn)定性要求并不高,不能證明它是能24小時(shí)工作的高可靠性產(chǎn)品。

  demo與產(chǎn)品的差距主要來自兩方面。一是泛化性不足,視頻片段展示的多為精心布置的受控環(huán)境,如果換個(gè)物體、環(huán)境甚至是光線,機(jī)器人就難以工作了,這顯然還不是成熟的產(chǎn)品。二是硬件不可靠,如果機(jī)器人用上一會(huì)兒就需要人來維修,也顯然還不能大規(guī)模投入使用。機(jī)器人的核心功能是替人去勞動(dòng),而不是成為花瓶一樣的擺設(shè)。

  記者:要想“拿掉機(jī)器人的遙控器”,核心在于什么?

  王鶴:在于能夠自主執(zhí)行的模型“大腦”,且能實(shí)現(xiàn)跨場景泛化。今年初,銀河通用以10億級(jí)合成大數(shù)據(jù),端到端訓(xùn)練了一個(gè)VLA大模型,以視覺作為輸入,模型實(shí)時(shí)輸出當(dāng)前機(jī)器人末端執(zhí)行器應(yīng)當(dāng)如何移動(dòng),是一個(gè)閉環(huán)反饋模型,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)不同場景中移動(dòng)物體的抓取。6月,又推出了端到端導(dǎo)航大模型,使機(jī)器人能夠擁有“聽—看—懂—走”閉環(huán)運(yùn)動(dòng)能力。

  另一個(gè)核心在于硬件的性能要夠用、好用,精度要盡可能高。

  記者:機(jī)器人實(shí)現(xiàn)泛化的關(guān)鍵在于什么?

  王鶴:數(shù)據(jù)。可以說數(shù)據(jù)決定了機(jī)器人能力的下限。

  我的觀點(diǎn)是,現(xiàn)階段合成數(shù)據(jù)可用于解決從0到1的問題,利用真實(shí)遙操采集的數(shù)據(jù)可解決從1到100的問題,從100到10000的問題則交由視頻數(shù)據(jù)處理,讓機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)。具身智能所依靠的數(shù)據(jù),99%可借助高質(zhì)量的合成數(shù)據(jù)完成,只有在合成數(shù)據(jù)無法處理的情況下,才需要有針對(duì)性地采集使用1%的真實(shí)數(shù)據(jù)。

  端到端具身大模型面臨的困難,與自動(dòng)駕駛所運(yùn)用的端到端大模型有所不同。自動(dòng)駕駛所依靠的數(shù)據(jù)來源廣泛、數(shù)量龐大,且采集成本為負(fù)。目前,頭部人形機(jī)器人廠商量產(chǎn)的機(jī)器人僅為千臺(tái)級(jí)別,難以達(dá)到萬臺(tái)規(guī)模。在現(xiàn)實(shí)中,讓所有機(jī)器人都投入不同場景自主工作,以供真人采集上億條數(shù)據(jù),并不具有現(xiàn)實(shí)可行性。

  更為切實(shí)可行的解決方案是,先利用合成數(shù)據(jù)完善抓取、移動(dòng)、放置等功能,助力具身智能開拓市場,先完成那99%。而生成高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)也存在一定門檻,需具備出色的圖形學(xué)、物理仿真、物理渲染、自動(dòng)動(dòng)作合成管線等一系列完整的基礎(chǔ)設(shè)施,還需要長期的核心技術(shù)積累。

  記者:什么能稱為高質(zhì)量的數(shù)據(jù)?該如何評(píng)價(jià)采集或仿真獲得的數(shù)據(jù)夠不夠好、夠不夠用?

  王鶴:數(shù)據(jù)的“質(zhì)”比“量”重要。如果數(shù)據(jù)千篇一律、同質(zhì)性太高,那么它的價(jià)值就非常有限。高質(zhì)量數(shù)據(jù)意味著它是多元的,能夠體現(xiàn)柔性物體的操作,具備場景的泛化性。從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度講,訓(xùn)練數(shù)據(jù)能覆蓋盡可能多元的測試數(shù)據(jù)的分布,機(jī)器人的學(xué)習(xí)就越高效,學(xué)成之后,它就能在陌生環(huán)境抓取一個(gè)此前沒見過的東西。

  記者:現(xiàn)有的模型架構(gòu)夠用嗎?

  王鶴:不能說完全成熟,但是夠用了。模型方面一直有進(jìn)展,但起決定性作用的是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)足夠的情況下,好的模型能學(xué)得更好,但數(shù)據(jù)不夠時(shí),好的模型也會(huì)變成“差生”。好比教一個(gè)3歲小孩學(xué)圍棋,一上來就教高端技巧并不現(xiàn)實(shí),得先讓他知道什么是黑子白子。

  記者:機(jī)器人商業(yè)落地,難在哪里?技術(shù)突破速度與場景適配深度之間的平衡,如何把握?

  王鶴:可批量復(fù)制的場景落地,將是具身智能的“生死分水嶺”。在我看來,未來3年左右,能找到可以擊穿的場景就能留在牌桌,找不到的將會(huì)出局。未來1年,如果能實(shí)現(xiàn)千臺(tái)到萬臺(tái)的機(jī)器人批量交付,行業(yè)價(jià)值才算得到驗(yàn)證,具身智能的泡沫也將被剝離。

  事實(shí)上,如果能把抓取、移動(dòng)、放置這類“簡單”操作的泛化性問題徹底解決,已堪稱具身智能發(fā)展過程中的一個(gè)里程碑。這一技術(shù)的成熟足夠打開數(shù)千億元的市場,使機(jī)器人在零售、前置倉、車廠分揀等多個(gè)場景中幫助人類完成繁重勞動(dòng)。

  記者:普林斯頓大學(xué)一門哲學(xué)課花了一整個(gè)學(xué)期討論一個(gè)問題——先有語言,還是先有思維。這個(gè)討論是關(guān)于人的,但從這個(gè)視角看,機(jī)器人的語言形成、認(rèn)知形成,是否與人類相仿?大語言模型、推理模型的發(fā)展,如何影響機(jī)器人的進(jìn)化?

  王鶴:不是所有的思維活動(dòng)都基于語言。拿猩猩舉例,猩猩學(xué)習(xí)某個(gè)技能,靠的是另一只猩猩在它面前演示一遍,也就是說,技能是靠具身的學(xué)習(xí)來傳播的。即使語言交流不發(fā)達(dá),猩猩也一樣具有視覺思維、空間思維、情感思維。

  人類的思維是一個(gè)復(fù)雜的認(rèn)知過程,人類的語言和思維在互動(dòng)中塑造。語言能夠使思維在更大范圍內(nèi)傳播,思維涉及心智層面對(duì)信息的處理,包括概念形成、問題解決、決策制定與反思等,可以影響語言的演化與延伸。所以說人類智能里,思維能力、語言能力、操作能力都是使人類擁有地球上迄今為止最強(qiáng)智能的重要因素。

  記者:ChatGPT橫空出世時(shí),有人說“語言即智能”;人形機(jī)器人熱潮來襲,又有人說“身體即智能”。也許在今天,只以人的維度評(píng)價(jià)智能已經(jīng)不夠了。你如何定義“智能”?人的智能、機(jī)器人的智能是否有一個(gè)交匯點(diǎn)?

  王鶴:智能就是解決問題的能力。無論對(duì)于人類、其他動(dòng)物還是機(jī)器人,遇到問題后能給出解決辦法的能力,就是智能。面對(duì)一瓶飲料,人類利用語言溝通請(qǐng)有工具的人打開它,動(dòng)物徒手打開它,機(jī)器人給出一個(gè)恰好的力來打開它——調(diào)用能力的方式不同,但這都是智能。

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