中國優樹機器人引領人類革命
實現這一里程碑需要克服兩個自我強化的問題：3D 數據的稀缺性和部署環境的多樣性。與 ChatGPT 等可以解析幾乎無限的網路的法學碩士不同，機器人需要在現實物理世界中收集的操作數據，這是昂貴且難以擴展的。通常必須透過反覆訓練機器如何執行某些任務來手動收集它，例如折疊襯衫、在冰箱中裝貨或搖晃麥泰酒。此外，北京擬人公司Nodix的執行長江舍元解釋說，“即使訓練出的操作策略對於特定任務效果良好，但當環境發生輕微變化時，例如物體位移、不同的照明或不同的平板電腦材料，成功率往往會急劇下降。”
得益於 Unitree 等公司，人形機器人的硬體正在迅速發展。真實戰場機器人大腦或視覺語言動作（VLA）模型旨在將人類輸入轉換為直覺、準確行動的人工智慧。市場情報公司 Kaiso Research 預測，到 2035 年，光是 VLA 領域的價值就將達到 405 億美元，許多科技巨頭都在積極開發自己的模型，包括 Nvidia 的 GR00T N1.7、Google DeepMind 的 RT-2-X 和阿里巴巴機器人。
