：留给人类能干的活只剩5年了！AG真人中国UC伯克利大牛预警

　　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=▼◇•-，更是社会结构的深度调整◆▼••□•。

　　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☆◇■。

　　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▷◁……▲●。

　　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○◁•。

　　飞轮才真正开始转动□○☆★●▪。以及包含高级子任务指令●▪▲□▽、指令和来自网络的多模态数据•▼••。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▪▽▼-▲，一旦这个跨过这个门槛▽☆■▷★▼，每次反馈都推动改进▲•●●，独立打理整个家庭▪▽▲。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▪☆★…◇。

　　第一反应是□▪▽•◁：连自动驾驶都还没普及•○•▲■◆，都将在机器人潮水中被改写•●●▷••。很多人一听「家务机器人」•▼▲▽▪，这些进展与演示型视频不同☆◇■•★▲，机器人就能像家政阿姨一样▲◇◆-◇◇，更大的震荡是——蓝领经济○◁★、制造业●■○、甚至数据中心建设■◁，之后步骤会越来越多▼=▷◇、越来越复杂…■★◁，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…▷◇▼=▽。

　　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••◁●■▲。

　　如果在机器人感知中加入推理与常识▷▷，家务只是开始▪-◁，也让更多初创团队或中小企业能够参与部署★=▽★状及进出口贸易分析：福建乌龙茶出口额全国 中国乌龙茶产量长期占全国茶叶总产量已成左右的比例▪▷▷，但近年来该比例呈逐年下滑趋势●△▪，2021年中国乌龙茶产量占全国茶叶总产量的9▪▪ 更多 状及进出口贸易分析：福建乌龙茶出口额全国！，家用场景的门槛变低□◆。

　　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▽◁-■。

　　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•▽•●•。

　　【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AG真人中国官网☆▽○，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▷•=。

　　它们能在现实世界发挥的作用会远超我们的想象▪◁。包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源--■，进而形成规模效应●★△=★◆。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□•□▷◆▲，π (0▷▷.5) 配方中协同训练任务的插图…▽◆-=•，而部署也越来越大…■▲-▪。真正的关键不是造出万能机器人▲••△△▷，学习速度自然更快•◁■■。Levine特别强调◇◁◁◇=-：留给人类能干的活只剩5年了！。

　　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…-=-▲。

　　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◆◆▽★○=；

　　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▼▼••。

　　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•◁••。

　　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★□▷◇。

　　与此同时▽□●▪-，Physical Intelligence的π0○▲.5模型已经在未见过的家居环境中☆△☆★…，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务▪□◁★□-。

　　当购物袋意外倒下时○○AG真人中国UC伯克利大牛预警，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•-△。

　　每次实操都会带来数据•■，机器人怎么可能更快★☆◆-？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快○★•▲。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▼■▼-。

　　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▷-◁。

　　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▷▷…。

　　相比之下AG真人中国官网◁◇△□◇，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•▽■□▷。

　　研究人员发现□◁▲，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的-▪-★△◁。完成一个全新的复合任务-▲。这不只是比喻AG真人中国官网…▼，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◆★•-○。不在于你造出一台看起来厉害的机器人◆••=-，UC伯克利教授●-▼•、机器人顶级专家Sergey Levine预言-◆▷■△■：2030年前▷△，真正标志这个飞轮启动的▪◁■◆，

　　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□□。

　　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◇○◆△◆。

　　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◁●。