Unitree缩短物理AI时间线并举办全球竞赛

NextFin News — 王兴兴正在转移他的时间线。八月份，在Unitree的STAR Market发布之后，他将具身机器的真正“ChatGPT时刻”放在了几年到十年之间——定义为能够进入不熟悉的家庭并通过语音或文本完成大多数日常任务的机器人。在10月22日的杭州，在世界物理人工智能大会和Unitree合作伙伴峰会上，他提出了一个更尖锐的观点：物理人工智能已经显示出“被突破”的迹象，可能在一到两年内取得决定性的一步，或者在最坏的情况下是两到三年。

他提到的瓶颈没有改变。模型必须将其预测与电机、手指和不完美的传感器在现实世界中的实际行为相匹配。这个问题——输入和输出相差几厘米和几毫秒——仍然将舞蹈与杂务分开。发生变化的是他对这个曲线的理解。他说，前沿软件实验室在某种内部意义上已经达到了模型自我进化：系统编写代码、收集数据并在只有轻微的人工指导下改进。公众感受到的滞后是扩散，他仍然认为从实验室突破到日常使用需要五到十年。

Unitree正试图拥有更多机器人的技术栈。王兴兴说，该公司正在预先研究物理人工智能的“自我进化V1.0”大型模型，并推动适合其自身硬件的小型模型。除了软件之外，他还列出了两个工业赌注：提高大规模生产能力，以满足真正的 mass market 所需的产量——远远超过他提到的已经建成的约一万到二万G1单元——并建立自主开发、模拟、现实世界测试和反馈的闭环计算基础。在他的框架中，下一时代的稀缺输入是数据、计算、芯片供应、能源和矿物，与巧妙的演示一样重要。

部署顺序与模型版本一样重要。他建议，商业服务角色可能会比家庭或重型工业地板更快地部署。这种层次结构与目前人形机器人出货量集中的地方相匹配：结构化物流和工厂单元，而不是客厅。关于2027-2028年家庭的美妙语言与这条更狭窄的近期路径并列。

会议还提供了一个公开的仪器来支持这一主张。组织者宣布了一个面向全球团队和个人的世界物理人工智能竞赛，每年有数百万人民币的奖金和八个赛道——其中包括自由移动、田径、战斗、灵巧操作、生产、体育赛事、多模态交互和老年人护理。竞赛不会创造泛化。它们确实会强制执行可比任务，吸引外部人才，并将供应商日转变为一个招聘漏斗。

与八月份的讲话相对照，十月份的信息与其说是矛盾，不如说是重新校准，因为在上市季的审查下。当时，重点是冷却Unitree已经能够大规模替代劳动力的幻想。现在，在合作伙伴面前和比赛日程表上，重点是论证技术壁垒正在开裂——并且Unitree打算在它开裂时掌握硬件、模型循环和生态系统奖。投资者和工厂买家仍然会问同样粗鲁的问题：场景转换时的成功率、每个完成任务的成本，以及“自我进化”是否出现在运出的软件中，还是只在关键演讲的名词中。

突破性言论直到机器人完成他人在他建筑中的工作才变得昂贵。王已经缩短了他愿意在那项测试上投入的时间。未来两到三年将表明他看到的裂缝是否变成了一扇门

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