機器人在工廠里擰螺絲、搬貨等，可通過特定任務訓練實現，但讓它們在家中疊衣服、倒水、理解人的意圖，還很難。

他將這種差距，比作「窄智能」和「通用智能」的鴻溝。

而突破的核心，在于打造一款真正可以規劃的「世界模型」架構，即能夠學習理解和預測物理世界系統。

誰曾想，LeCun這番話再次捅了「馬蜂窩」，直接給這場狂熱潑了一盆冷水，引機器人界大佬上陣怒噴。

特斯拉Optimus AI負責人Julian Ibarz直言，我不同意LeCun的觀點。

在內部，特斯拉對于如何快速實現通用人形機器人，已經有了非常明確的思路。

Figure創始人Brett Adcock直接喊話，「誰去和LeCun說一聲，讓他別端著了，親自下場干點實事吧」！

Yann LeCun：

LLM只是記憶力好，智商還不如貓

Yann LeCun一直領先于時代的主流認知，但好像每次都是對的。

在1987年，他在現在的索邦大學（Sorbonne）獲得博士學位，論文英文標題是《Connectionist Learning Models》「連接主義學習模型」。

論文的核心是建立了神經網絡中反向傳播算法的理論基礎。

而在當時，大多數人還在研究專家系統。

他怎么想到這個研究方向的？這又如何影響了他以后的職業發展？

在MIT演講中，Yann LeCun回顧了他如何踏上人工智能研究之路。

上大學時，他有點偶然地發現，原來早在50-60年代，包括1981年諾獎得主David H. Hubel和Torsten N. Wiesel等人，就已經開始思考「自組織」的問題——也就是系統如何自我組織學習。

這一方向后來催生了「機器可以學習」的早期想法。

他覺得這個想法特別迷人，而且當時他「初生牛犢不怕虎」——

我一直認為，生物學給工程提供了很多靈感。在自然界中，所有活著的東西都有適應能力，只要有神經系統就能學習。

所以，我當時想，也許我們人類沒那么聰明，構建智能系統最靠譜的方法，可能是讓它自己學會變聰明。

也許，正是這種「愣頭青」的心態讓他走上了機器學習這條路。

他坦言，當時「機器學習」不是AI研究的主流。

由于當時幾乎無人從事相關研究，他一度難以找到博士導師。

之后，他與Geoffrey Hinton合作，隨后進入貝爾實驗室Bell Labs與紐約大學NYU任職。

人工智能領域在1990至2000年代經歷「寒冬」，但2013年LeCun加入Facebook，創立FAIR（Facebook AI Research），并推動「深度學習」這一術語取代「神經網絡」，標志著產業界開始系統性地接受這一范式。

2018年，因在概念與工程領域的突破性貢獻，他讓深度神經網絡成為計算技術的關鍵組成部分，和Bengio、Hinton共享圖靈獎。

順便提一句，Yann LeCun訪問清華大學時，確定了自己的中文名「楊立昆」。

但這次，Yann LeCun直言：「LLM就是一條死胡同，世界模型才是正道」。

他指出，文本屬于「低帶寬」數據源，「僅靠文本訓練永遠無法實現人類水平智能」。真正的智能來源于高帶寬的感知輸入——視覺、聽覺、觸覺等多模態經驗，而非低維度的離散符號。

他將大語言模型訓練所需的數萬億標記詞元，與兒童處理的海量感官數據進行對比：

四歲兒童通過視覺接收的數據量，已相當于所有公開文本訓練的最大規模LLM的數據量。

他進一步指出，LLM有時雖能提供實用的結果，甚至讓人誤以為其「智商堪比博士」，但這些系統只是「回憶」訓練中的信息。

LeCun指出，大語言模型（LLM）存在本質瓶頸——雖然形式上通過「學習」取代了顯式編碼，但仍依賴人類知識的間接轉移。

LLM不具備任何真實意義上的智能——甚至不如一只貓。

他強調，即便貓的大腦僅含約2.8億個神經元，其對物理世界的理解與行動規劃能力仍遠超當前AI系統。

貓能感知三維空間、判斷物體穩定性、規劃復雜動作，而目前的所有生成式模型恰恰無法企及這些能力。

因此，他真正關注的問題是：如何讓機器學會物理世界的模型？

有點腦子的人，不再用LLM

世界模型，已成為LeCun的代名詞。

對談中，他再次給「世界模型」下了一個定義——

給到一個時刻t的世界狀態，再給定一個智能體可能的動作，預測動作執行后的環境。

就好比，讓一個機器人沖一杯咖啡，它需要想象一系列動作——拿起杯子、倒水、攪拌，并預測每一步的結果。

一旦系統配備了這樣的世界模型，就可以進行規劃：

設想一系列連續的動作，并利用模型預測這些動作所導致的結果。

同時，系統可結合一個「代價函數」（cost function），用于評估特定任務的完成情況。

在此基礎上，可運用優化方法，搜索能夠優化任務目標的最優動作序列，這一過程即為「規劃與最優控制」。

LeCun稱，團隊所采用的「環境動力學模型」完全通過自監督學習的，也是當前方法的核心所在。

實驗已證明，可以用世界狀態的表示——來自現有模型DINO，無論是從零開始學習，還是基于V-JEPA 2等框架，都可以做到這一點。

機器人不用針對特定任務反復訓練，只需從模擬數據或真實操作中學習「動作-結果」的關系，就能零樣本完成新任務。

這種訓練完全是自監督的。

當系統有足夠好的世界模型，便能「想象」如何完成一個它從未被訓練過的任務。

這一概念，在2016 NeurIPS大會主題演講中，LeCun早已向世界傳輸——

世界模型，會成為未來AI系統的關鍵組件。

LeCun預測，「未來3-5年內，這會成為AI架構的主流模型」。

這話可讓我在硅谷得罪了不少人，包括某些巨頭公司。

到那時候，但凡頭腦清醒的人，都不會再用現在這種生成式LLM的路子了。

主持緊接著問道，所以這能推動機器人技術，讓未來這十年真正成為機器人的時代？

LeCun直言不諱，過去幾年，打造「類人機器人」的初創公司如雨后春筍般涌現。

但行業的一大秘密是——它們還不知道如何讓機器人真正「聰明」到實用級別。

所以很多估值數十億公司的未來，基本上取決于是否能在「世界模型+規劃」的架構上取得顯著進展。

LeCun越說越激動，觀點顯然有些「生猛」。

主持人一聽，馬上話鋒一轉打了個圓場，「沒關系，我們不擔心那些公司。而且說真的，我們非常信奉創業精神」。

產業界在行動：機器人的世界模型

Yann LeCun的「冷靜」，與多位行業領袖所鼓吹的激進時間表形成了鮮明對比。

Figure AI表現得尤為激進，其CEO Brett Adcock近期宣稱：

明年就能實現通過語音指令，讓人形機器人在陌生環境（比如從未進入的家庭）完成各類通用工作。

這位創始人解釋稱，其信心源自公司對軟件與智能難題的攻關。

人形機器人擁有40個自由度（關節），可能產生的位姿組合數量甚至超過宇宙原子總數。

Brett Adcock強調「這個問題無法通過編程解決，唯一途徑是神經網絡」。

他將Figure的技術路徑與同行對比，直言某些公開演示只是「戲劇表演」或預設程序。相反，Figure機器人的所有操作都「由神經網絡驅動」。

耐人尋味的是，在一個關鍵問題上的判斷與Yann LeCun不謀而合：他也否認制造業是主要突破方向，并指出「人形機器人當前的競爭焦點在于誰能攻克通用機器人技術」。

雙方的核心分歧似乎在于——這個目標離我們究竟有多近。

與此同時，特斯拉正從另一個角度攻克難題。

馬斯克始終聚焦「極其艱巨」的制造挑戰，指出人形機器人規模量產「所需的供應鏈尚不存在」。

據報道，特斯拉正在建設年產百萬臺Optimus機器人的生產線，目標在2026年初推出具備「量產意向」的V3原型機。

然而專注制造并不意味特斯拉忽視AI難題。

在最近的計算機視覺頂會ICCV，特斯拉AI負責人Ashok Elluswamy詳細介紹了公司的「神經世界模擬器」——一個通過車隊視頻數據訓練的端到端系統。

不同于傳統模型根據狀態預測動作，神經世界模擬器能夠基于當前狀態與后續動作，直接合成未來狀態。

這種機制使得模擬器可與智能體或策略AI模型形成閉環連接，從而實現對系統性能的精準評估。

Elluswamy確認，這套被視作世界模型問題直接解決方案的架構，將「無縫遷移」至Optimus機器人。

Yann LeCun的論斷看似否定了整個人形機器人領域，但已有企業公開將其研發方向與他倡導的「世界模型」概念對齊。

獲得OpenAI投資的挪威公司1X Technologies，近期發布了自研「世界模型」。

傳送門：https://www.1x.tech/1x-world-model.pdf

如圖所示，1X世界模型包含視覺編碼器、動作編碼器、核心網絡，以及視頻與狀態價值解碼器。通過對成功標簽進行監督學習生成的狀態價值預測，可對輸入動作的質量進行量化評估。

1X世界模型的獨特優勢在于：允許從相同初始條件出發，并行部署不同策略進行直接對比。

1X團隊在現實部署方面的審慎態度與LeCun不謀而合。

首席執行官Bernt Børnich在播客中坦言，讓機器人進入家庭存在「理想與現實的落差」，指出「現實環境復雜得離譜」，甚至「Wi-Fi連接問題比機器人技術本身更棘手」。

這種務實立場，結合其輕量級肌腱驅動設計所帶來的安全性優勢，暗示著行業清醒認識到：Yann LeCun所說的「突破性進展」仍需要持續探索。

Yann LeCun的警告，最終重新定義了人形機器人競賽的維度：勝利者，或許不屬于推出最炫酷demo或設定最激進量產目標的廠商，而將屬于那個率先攻克機器理解物理世界這一根本性難題的探索者。

彩蛋：Llama與我無瓜

全程半小時演講中，還有一個大彩蛋。

meta血裁AI部門研究員掀全網風暴之外，LeCun卻一直對外撇清自己和Llama的關系。

幾天前，他曾表示，自己并未參與任何Llama項目。

這一次，LeCun在演講中再一次強調，「我并沒從技術層面上，參與Llama的項目」。

搞笑的是，主持人前一句還在夸「Llama的誕生讓世界AI民主化」，話音還沒落，LeCun就在旁邊急著插話——

我要坦白！

接著，他分享了幕后故事，「第一代Llama，其實有一點像『海盜』項目（pirate project），與官方LLM并行開發」。

大概2022年中后期，巴黎一個十來人的小組，決定做一個輕量高效的LLM，結果真做出來了。

沒想到，它后來成為了「主力選手」。

最后，在2023年初，小扎下定決心組建了一個GenAI團隊，也就如今的「超級智能實驗室」（MSL）的前身，主要就是為了把它產品化。

但在技術上，我個人確實沒怎么插手。

LeCun最后再一次重復——Llama與我無瓜，就差把它寫在臉上了。

現場，主持人再次圓話，「但最后能跑出來的，往往還是『臭鼬工廠』（Skunk Works）這種模式」。