最近这个博鳌亚洲论坛上，大家都在热火朝天地讨论，人形机器人到底还要多久才能迎来那个“ChatGPT时刻”。大伙儿看法挺不一样，有觉得很快的，也有觉得还得等一阵的。说实话，虽然技术是在不断往前跑，可想要真正变成家家户户都能用的普通产品，眼下这行业还面临不少拦路虎。 清华大学苏世民书院的院长薛澜说了，现在人形机器人这块儿，还没出过像iPhone或者ChatGPT那样特别划时代的东西呢。主要问题还是技术不够成熟，加上不太会适配实际生活场景。星动纪元的创始人陈建宇给这关键节点起了个名叫“ChatGPT时刻”，意思就是说机器人能在陌生环境里，不用你专门教它，自己就会按指令干活。他拿家庭举例子，每家每户房子不一样、东西放的位置也不一样，要想弄清楚数据得花多大功夫啊。企业要是想一个一个房子地去定制，根本搞不起规模。他预计，未来五到十年内，机器人大概能通过“泛化”这种本事把难题解决掉，达到“不需要额外训练就能干活”的终极目标。 数据不够多被好多专家看成是拦在前面的硬骨头。商汤联合创始人王晓刚透露，现在行业里攒的机器人相关数据大概也就10万小时左右。商汤现在正琢磨着一种“环境式速采技术”，想办法在2027年之前把数据量给弄到1000万小时。他觉得，等到数据堆到上亿级的时候，机器人才有可能迎来大爆发。不过vivo机器人Lab的首席科学家邵浩持的态度比较谨慎。他觉得搞机器人要的那种高维度数据，搭建起来的成本可比文本数据贵多了。你看ChatGPT从搞深度学习开始到后来突然火起来，花了大概十年时间。照这个道理推下去，机器人这块可能还得再等十年，才能找到那种低成本的搞数据的路子。 另外一个大家争得厉害的点是技术路线到底怎么走还没个准数。王晓刚提到过，ChatGPT能成功很大程度上是因为它符合那个明确的Scaling Law（扩展定律），可机器人这行现在还没找到类似的道理呢。薛澜主持分论坛的时候也说了现在大家还在瞎摸索呢，数据“泛化”能力不足加上场景适应差是常有的事儿。 虽然通用型的产品还没影儿，不过垂直场景的应用倒是露出点苗头来了。陈建宇觉得工业这一块就比较好办，因为标准程度高嘛。只要在这上面投点钱专门去弄好数据，就能把关键岗位给覆盖住，然后再复制到其他类似的地方去就行。百度集团的执行副总裁沈抖也提到了家庭这块儿对机器人要求太高了，想要彻底落地估计得十年以上。反倒是那些危险作业或者工业制造之类的标准化领域更适合先去试水验证技术行不行。 至于“ChatGPT时刻”到底什么时候来，业内的分歧是真的大。王晓刚说两年就成了跟邵浩说的十年形成了鲜明对比；陈建宇给的答案是五年到十年的中间值。这种分歧其实反映了大伙儿对技术发展速度的看法不一样。不过大伙儿心里也都清楚一点：不管怎么说，数据规模得够大，“泛化”能力得强起来，这才是决定性的因素。