警：留给人类能干的活只剩5年了！不朽情缘mg网址UC伯克利大牛预
UC伯克利教授▽◆▽、机器人顶级专家Sergey Levine预言=▪▲：2030年前•◇…■◁，机器人就能像家政阿姨一样★☆★…-…，独立打理整个家庭○◁●●◆•。
香港大火已完成灭火程序○◆▲☆●，消防员将搜索所有房屋=-▷☆☆，遗体照片和遗物辨认程序已开放
这些进展与演示型视频不同□●◆滕州寒意渐浓最新天气预报→不朽情缘正版小 穿衣指数：早晚羽绒服级•□，午间薄棉服级☔ 携伞指数=◁=-：无需带伞洗车指数●-■…：非常适宜运动指数-=•：午间适宜户外运动防晒指数○△•=：冬季防晒仍 更多 滕州寒意渐浓最新天气预报→不朽情缘正版小，，它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣▪●▲•▽、收拾满是杯盘的餐桌★○、叠衣服◁☆、搭箱子这些动作▼○☆○，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的▼-■▪■▷。
这不只是比喻▪▽◆○，而是他的能力扩张路径=○●：先能把某件真实任务做得让人满意☆=•，之后步骤会越来越多不朽情缘mg网址•▲、越来越复杂=◇▼○■…，而部署也越来越大◆◁-。
短期内▷▲，人与机器的搭档模式会带来巨大红利□▽▷；长期看◁…□★□，全面自动化可能重塑劳动◇-、教育与财富分配的格局◁…。
视觉模块像眼睛一样捕捉环境◆□★△◆•，语言模块理解指令并规划步骤▲◇•◁▷◆，而动作解码器则像「运动皮层」☆●◆•△▼，把抽象计划转化为连续-◆★△○•、精准的操作▲△•。
一旦跨过这个门槛▽••▼▲□，它就能开始上岗☆□…，在上岗中不断改进□★●，进而扩展到更多任务□★▽…☆△。
一方面是对企业成本和生产率的释放□★•○•；另一方面•★▽▼□，是对劳动市场◆-★▷…▲、价值链乃至社会结构的重新塑造★■。
但这并非信口开河★▪，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真实部署＋实操反馈不断累积的基础上■••。
在家里叠衣服☆□△▪、收拾碗筷□▽○▼■•、做饭时-★▷，机器人即使出错了…□▷•，大多也能被迅速纠正▷•★，并从中学到经验■△=○■；
经济路径也很清晰▽△。机器人先「与人搭档」□★，在重复性体力活▪▷、常规操作中替代人工★▪▼-，这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上◇◆▪-。
π (0☆◆=.5) 配方中协同训练任务的插图□△▼▽，包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源★▲★○◁-，以及包含高级子任务指令◁…、指令和来自网络的多模态数据★■。
相比之下◆▽◁，自动驾驶要处理高速运动△★•△、复杂交通…◆●◇•■、突发状况●☆▽●◆，且每个决策都关乎公共安全◇•◆▲，门槛更高◆▼□。
McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出=◇▽□，那些例行性▷■▪、重复性活动最容易被自动化●◁●▼●，而一旦这类环节被自动化替代▼▲◆，效率和良品率往往会出现显著提升•▽◇○。
与此同时▼◆，Physical Intelligence的π0•▽.5模型已经在未见过的家居环境中不朽情缘mg网址◇●…□•▲，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务…◇■•-。
如果在机器人感知中加入推理与常识◆▼，它们能在现实世界发挥的作用会远超我们的想象■▽。
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这说明当视觉△…★、语言-★△、动作三者真正协同时…•，机器人能把已有的技能像乐高一样组合-▲▼▷…，去应对复杂场景▼△●●▼▼。
工信部△◁=▽▽□：增强消费品供需适配性 解决-◁▲=“想买的买不到■▲•☆●▼、想卖的卖不掉=★△=•”带来的资源浪费
在一次实验中◆▲，它误拿起两件衣服•□，先尝试折叠第一件●▷□，发现另一件碍事★-•○，就会主动把多余的衣物放回篮子▼◇■-□，再继续折叠手里的那件★△。
家务只是开始◇…☆，更大的震荡是——蓝领经济◁▪▽◆△、制造业◆=◇◇…、甚至数据中心建设▼●•-，都将在机器人潮水中被改写□•不朽情缘mg网址UC伯克利大牛预。
很多人一听「家务机器人」•▷□□，第一反应是▪●◆☆◆○：连自动驾驶都还没普及=▽□-，机器人怎么可能更快•▪◆◇■？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快◆▼。
一旦这个跨过这个门槛☆…，每次实操都会带来数据●△•，每次反馈都推动改进=▪■•▷=，飞轮才真正开始转动=…●○。
过去一台研究级机器人可能成本极高★□，而当硬件批量生产◁★◇▼◇、材料和组件标准化后▲=☆•▼，再配合视觉-语言-动作模型的算法=◆，机器人的「可用性」成本被拉低◆▷▽…○◁。
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仓储…▼▪…▼•、包装•□◆=■、设备巡检这些原本需要大量人工的岗位•□□=☆◁，最有可能成为第一批被机器人广泛取代的场景★○△◇◁△。
当购物袋意外倒下时◇▼■▪，它也会「自发」地把袋子扶正-▲▷▲◇。这些细节并没有写进训练数据◇□•=▲◆，却在真实操作中自然出现△◁★★▽•。
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在家务环境中■=…▪，机器人面对的虽然是杂乱★•★☆、遮挡和各种物品◆○，但整体还是可控的□-◇●•☆。
当Sergey Levine在播客中说出「中位数5年」这个预测片时▷-○•▲=，很多人会觉得这是科幻■•◁▼。
让机器人从演示走向真实家庭任务◇●◇☆△，靠的不是一两条硬编码指令▽•，而是新的底层架构——VLA模型•★。
UC Berkeley的研究团队近期展示●▪，机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板•▽■■、甚至完成IKEA家具拼装•……○。
学习速度自然更快◁★。而是机器人在真实家庭中 能把一项被人愿意付费做的任务做好▽◁★•-■。完成一个全新的复合任务-●○。不在于你造出一台看起来厉害的机器人▷△■，研究人员发现-◆，这意味着家庭场景里的机器人能够更频繁▽…=●△、更安全地积累数据和反馈…▷▼●，
当机器人真正走进家庭▼△▼▲□、工厂▷△▲▲△▽、工地■-，我们面临的不只是效率提升☆△☆可手写彩墨屏电子书阅读器的革命性设计与超 总结来看■●○○，Ocean 4C以其独特的彩墨屏设计△•-…•、超长的电池寿命和多项创新技术□，彰显了掌阅在电子书领域的实力●==。对于热爱阅读▪○▽=、 更多 可手写彩墨屏电子书阅读器的革命性设计与超，更是社会结构的深度调整▽◇□…▼。
【新智元导读】五年倒计时已经开始=□=•-▷。UC伯克利大牛Sergey Levine直言△◆☆-：机器人很快就会进入真实世界○•▷☆，接手的不只是厨房与客厅☆▼=…○，还可能是工厂▷▷▼▽、仓储▪▽▲，甚至数据中心建设•◁☆。真正的革命▲▽▷，是「自我进化飞轮」一旦启动★▲，就不会停下…◇▲•★▷。
家用场景的门槛变低…◁•=▼，也让更多初创团队或中小企业能够参与部署□▼•▲★，进而形成规模效应◁○▲-。
真正标志这个飞轮启动的△▲，可以把「拿起玩具车」「移动到礼物袋」「放下」这些低层动作拼接起来■▲▼◆=▪，Levine特别强调•□▷◇，真正的关键不是造出万能机器人△•□，机器人在打包礼物袋的任务中▲▼=，而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好▲◆警：留给人类能干的活只剩5年了！。
这些技术让机器人不仅能执行「叠一件衣服」这样的单次任务○•▲■，更能连续完成复杂动作序列不朽情缘mg网址△=□▽■。
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