作者 | 姚戈

上周一，我在深圳參加了一場機(jī)器人黑客松。

前一晚九點(diǎn)抵達(dá)時(shí)，我原本以為自己會是少數(shù)還在工作的那一批人。走進(jìn)場地才發(fā)現(xiàn)，燈還亮著，地上已經(jīng)支起一排排帳篷。機(jī)械臂沒有停，選手們圍在工位前采數(shù)據(jù)、訓(xùn)模型、盯評測結(jié)果。有人困得不行，就在場邊睡一會兒，醒來繼續(xù)干。

現(xiàn)場流傳著一句話：“我可以歇著，卡不能歇。”

這是迄今為止全球最大規(guī)模的線下具身智能開發(fā)者大賽之一。

自變量為所有參賽隊(duì)伍免費(fèi)開放高質(zhì)量數(shù)據(jù)集和相關(guān)數(shù)采設(shè)備，并提供訓(xùn)練環(huán)境和高性能雙臂操作平臺以及算力資源。

參賽隊(duì)伍可以在 3 天內(nèi)，完成從數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練到真機(jī)部署的整個閉環(huán)。而通常情況下，專業(yè)研究實(shí)驗(yàn)室完成類似搭建至少需要 6 個月。

主辦方從大量候選任務(wù)中篩出了四類核心能力：抓取放置、語言理解、精細(xì)操作和長時(shí)序決策。對應(yīng)到比賽里，選手可以選擇套環(huán)、按指令分類水果、插電源線、拼寫單詞等任務(wù)持續(xù)攻關(guān)。最終成績不只看有沒有完成步驟，也看成功率、穩(wěn)定性和泛化表現(xiàn)。

這個被極致壓縮到 3 天的比賽，讓具身智能行業(yè)的差距與機(jī)會同時(shí)顯形。

3 天，兩個大學(xué)生，就能做出一個學(xué)術(shù)論文里的視頻 demo

3 天是什么概念？

按學(xué)術(shù)研究的節(jié)奏，一篇論文從實(shí)驗(yàn)到發(fā)表，往往要以年為單位計(jì)算。

但如果只看某個具體任務(wù)的完成效果——許多由 00 后大學(xué)生組成的團(tuán)隊(duì)，借助自變量提供的算力、數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)模型，只用兩天時(shí)間，就能讓機(jī)器人完成 pick-and-place 這類常見于論文和演示視頻中的任務(wù)，做出一個“看起來很像那么回事”的 demo。

這正是這場黑客松最值得注意的地方：3 天既是一個令人興奮的數(shù)字，也是一個容易制造錯覺的數(shù)字。

先看它令人興奮的一面。

自變量此次黑客松的賽制分為 A 榜和 B 榜兩個階段。A 榜任務(wù)公開，選手可以圍繞明確目標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化；B 榜則不會提前公布具體任務(wù)和數(shù)據(jù)分布，更側(cè)重考察模型在真實(shí)環(huán)境中的泛化能力。

比賽前兩天，選手們主要攻堅(jiān) A 榜任務(wù)，包括套環(huán)、按指令分類水果、插電源線、拼寫單詞等。這些任務(wù)的操作要求和 KPI 都非常明確。以“按指令分類水果”為例，水果種類固定，抓取點(diǎn)和放置點(diǎn)也基本固定，模型可以圍繞一組相對穩(wěn)定的條件反復(fù)訓(xùn)練，因此短時(shí)間內(nèi)就能迅速提分。

自變量算法合伙人甘如飴提到，比賽第一天，大家的成績普遍不高，套環(huán)任務(wù)的成功率大多只有 20% 到 70%；但到了第二天，很多團(tuán)隊(duì)已經(jīng)迅速摸清了自己擅長的方向，開始集中優(yōu)化，一些團(tuán)隊(duì)甚至在單一任務(wù)上出現(xiàn)明顯過擬合，成功率逼近 100%。

這意味著什么？

它意味著，在今天的具身智能行業(yè)里，把一個模型快速調(diào)到“能完成某個具體任務(wù)”，已經(jīng)不再像很多人想象中那么遙遠(yuǎn)。對解決方案提供商和落地工廠來說，這當(dāng)然是一個足以提振信心的信號。過去，工業(yè)機(jī)器人切換一個任務(wù)，往往意味著漫長的預(yù)編程、仿真、工程調(diào)試和現(xiàn)場磨合；而現(xiàn)在，如果某些任務(wù)的適配周期真的可以被壓縮到幾天，即便這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能說明“通用”，也足以改變很多人對機(jī)器人進(jìn)入工廠、承擔(dān)具體工作的預(yù)期。

但問題也恰恰出在這里。

一個任務(wù)能在幾天內(nèi)被迅速做出來，并不意味著模型的泛化性得到提高。

也正是在 A 榜成績快速拉高、一些團(tuán)隊(duì)開始接近滿分的時(shí)候，自變量放出了隱藏的 B 榜。

當(dāng)任務(wù)不再已知，原本圍繞單一目標(biāo)優(yōu)化出來的模型，很快暴露出局限。

此次比賽獲得三等獎、來自南京郵電大學(xué)的參賽者袁浩寬對 InfoQ 表示，他們選擇的是“按指令分類水果”任務(wù)。到了 B 榜階段，比賽不僅新增了水果種類，還加入了干擾項(xiàng)，并改變了抓取與放置的空間結(jié)構(gòu)。“之前針對 A 榜做的微調(diào)基本用不上了，只能回到 base model，重新采集更有多樣性的真機(jī)數(shù)據(jù)。”

他們在現(xiàn)場補(bǔ)采了約 30 條隨機(jī)擺放的數(shù)據(jù)，微調(diào)了約 1 小時(shí)、總計(jì)約 1 萬步，但效果依然不理想，主要問題在于數(shù)據(jù)量和多樣性都不夠。

這也不是個別隊(duì)伍的偶發(fā)問題，而是許多隊(duì)伍在 B 榜階段的共同反饋。針對單一任務(wù)做出高分并不算太難，但一旦任務(wù)開始引入泛化要求，比如增加水果種類、改變擺放方式，模型就很難穩(wěn)定跟上。

在這場黑客松里我看到兩件事。

一方面，任務(wù)適配的速度確實(shí)在變快，機(jī)器人進(jìn)入真實(shí)場景的門檻正在被拉低；另一方面，哪些團(tuán)隊(duì)是在認(rèn)真做 base model，哪些團(tuán)隊(duì)只是借助現(xiàn)成基座和任務(wù)微調(diào)做出表面成績，也會以更快的方式被區(qū)分出來。

一個開源基座模型，加上一些現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)，再配幾張算力卡，圍繞特定任務(wù)做短周期微調(diào)，就有機(jī)會復(fù)現(xiàn)論文或宣傳視頻里的效果。

這樣的結(jié)果當(dāng)然不是毫無價(jià)值，它說明現(xiàn)有基座模型和工具鏈已經(jīng)足以支撐某些任務(wù)的快速實(shí)現(xiàn)；但它也不應(yīng)被誤讀為“模型已經(jīng)具備通用能力”。因?yàn)檫@類 demo 的前提，往往是明確任務(wù)、固定環(huán)境和有限變量，而不是開放世界中的持續(xù)適應(yīng)。

真正把具身公司拉開差距的，是誰擁有更強(qiáng)的 base model，誰能在任務(wù)變化、環(huán)境變化和連續(xù)執(zhí)行中保持穩(wěn)定。

也就是說，認(rèn)真做基座模型的團(tuán)隊(duì)，與套殼做過擬合的團(tuán)隊(duì)，未來的差距只會越來越大。

如果說這場黑客松帶來了什么最直接的教訓(xùn)，那就是：今天衡量一個模型，已經(jīng)不能再滿足于它有沒有一段漂亮的真機(jī) demo，而要看它能否在真機(jī)環(huán)境中承受多任務(wù)、陌生任務(wù)和連續(xù)任務(wù)的壓力。

也正因?yàn)槿绱?，國?nèi)越來越多廠商開始推出自己的真機(jī)評測體系和挑戰(zhàn)賽。原力靈機(jī)有 RoboChallenge，智元有 AgiBot World Challenge，自變量則推出了 ManipArena。它們背后的共識其實(shí)很簡單：如果不把模型從 demo 里拖出來，放到真機(jī)、多任務(wù)、帶約束的環(huán)境里反復(fù)測，行業(yè)就很容易被演示效果牽著走。

當(dāng)然，今天的許多榜單仍然很難做到絕對透明。為了降低參評方對泄密的擔(dān)憂，不少測評體系不會強(qiáng)制公開模型歸屬，也會通過接口隔離的方式，讓模型參數(shù)和代碼本身不被直接暴露。

這種安排有現(xiàn)實(shí)合理性，但它也意味著，行業(yè)仍然需要一套更成熟的標(biāo)準(zhǔn)，去區(qū)分“針對任務(wù)打榜的能力”與“真正可泛化的能力”。

從這個意義上說，黑客松上那些兩天就能做出來的過擬合結(jié)果，并不只是一個比賽現(xiàn)象，它更像一次提醒：行業(yè)應(yīng)該對模型表現(xiàn)變得更警覺，也應(yīng)該倒逼模型團(tuán)隊(duì)拿出更經(jīng)得住真機(jī)和多任務(wù)壓力的結(jié)果。

自變量的選擇：不為垂直場景的快速落地，堆積針對性模型系統(tǒng)和工程補(bǔ)丁

賽場上的教訓(xùn)，也在某種程度上印證了自變量自己的思路。

對很多參賽隊(duì)伍來說，比賽很快暴露出一個問題：后訓(xùn)練和參數(shù)微調(diào)可以補(bǔ)足一部分能力，但到了某個階段，決定模型上限的仍然是基礎(chǔ)模型本身。

基于這一判斷，自變量在場景選擇上沒有選擇更容易通過工程手段優(yōu)化效果的場景，而是將家庭等更復(fù)雜的環(huán)境放在相對靠前的位置，希望在真實(shí)交互中積累數(shù)據(jù)，并據(jù)此持續(xù)迭代基礎(chǔ)模型。

自變量 CTO 王昊在與包括 InfoQ 在內(nèi)的媒體交流時(shí)表示，公司的核心方向是“保持基模不停往前迭代”。在他看來，團(tuán)隊(duì)當(dāng)然可以去場景里做探索，驗(yàn)證基模能力，看看它是否能在某些場景里實(shí)現(xiàn)規(guī)?；瘧?yīng)用；但有一點(diǎn)必須克制，即不要為了讓機(jī)器人在垂直場景里更快落地，而堆太多針對性的模型系統(tǒng)和工程補(bǔ)丁。比如發(fā)現(xiàn)視覺上有盲區(qū)，就再加一個視覺小模型去做檢測和彌補(bǔ)，這類方法“短期來看可以幫助你加快落地，但是長期來看，對基模的提升是有害的”。

這句話不止技術(shù)判斷，也是商業(yè)判斷。

從外部合作輪廓看，自變量并非沒有工業(yè)客戶，但它投入更多精力的場景，明顯偏向家庭、養(yǎng)老院、酒店等服務(wù)環(huán)境。

王昊并不回避這一點(diǎn)。他對我們表示，從產(chǎn)品戰(zhàn)略和商業(yè)策略來說，自變量希望機(jī)器人能夠盡早大規(guī)模部署，更早進(jìn)入商業(yè)場景，而家庭、養(yǎng)老院、酒店這樣的服務(wù)場景之所以重要，是因?yàn)椤斑@種場景才能給我們提供數(shù)據(jù)的來源”。

與此同時(shí)，自變量認(rèn)為家庭是最復(fù)雜、最開放的環(huán)境之一，朝著這樣的復(fù)雜場景推進(jìn)能力，再回頭覆蓋更垂直的場景，本質(zhì)上是一個先做通用、再做“降維”的過程：當(dāng)基模足夠強(qiáng)時(shí)，垂類場景對模型提出的額外要求反而會下降。

而通用能力，最終還是要落回基礎(chǔ)模型能力。

這也是為什么，具身廠商開始把目標(biāo)指向“具身原生”的模型。

從工程實(shí)踐看，當(dāng)前具身大腦的主流方案已經(jīng)形成某種共識：視覺、語言，最多再加觸覺等模態(tài)輸入，經(jīng)由大語言模型處理，輸出動作；世界模型更多用于生成仿真數(shù)據(jù)或構(gòu)建環(huán)境。

但問題在于，這種架構(gòu)，是否真的適合物理世界？

在王昊看來，過去訓(xùn)練路徑里有一個典型誤區(qū)：不同模態(tài)的數(shù)據(jù)各自訓(xùn)練，最后再把它們對齊起來；或者先把語言做到足夠泛化，再讓視覺去對齊語言。這種方式在很多時(shí)候會犧牲視覺能力，因?yàn)樗J(rèn)了視覺只是為語言服務(wù)的。但具身場景并不是這樣。語言更擅長表達(dá)宏觀意圖，卻很難精確描述一個動作在厘米級空間、秒級時(shí)間里的連續(xù)變化；而視頻模型雖然關(guān)注像素級細(xì)節(jié)，卻未必天然理解哪些接觸、運(yùn)動和碰撞在物理上更關(guān)鍵。

自變量給出的新方向，是在端到端框架下，把世界模型和 VLA 融合得更深，通過聯(lián)合建模，讓視覺與動作在更早階段對齊，從而讓預(yù)測更符合物理規(guī)律。

這并不意味著放棄大語言模型。

王昊對 InfoQ 表示，大語言模型仍然是訓(xùn)練的基礎(chǔ)，但關(guān)鍵變化在于表達(dá)空間的重構(gòu)：“大語言模型這個訓(xùn)練基礎(chǔ)還是要用，只是我們要把語言、動作拉到一個空間當(dāng)中，而不是像以前，所有視覺都是服務(wù)語言?！?/strong>

在他看來，語言、視覺與動作之間的差異，首先體現(xiàn)在信息尺度上。語言更偏向宏觀表達(dá)——“語言描述的信息很宏觀”，很難精確刻畫一個物體在厘米級空間、秒級時(shí)間里的連續(xù)變化；而視頻模型則恰恰相反，聚焦像素層面的細(xì)節(jié)——“每個像素的顏色、明暗都能預(yù)測得很準(zhǔn)”。這兩種尺度的信息，要在同一個模型中自然融合，本身就具有難度。

在這一框架下，動作不再只是輸出結(jié)果，而成為關(guān)鍵模態(tài)之一。

按照王昊的說法，動作的價(jià)值在于它同時(shí)具備宏觀和微觀兩層表達(dá)能力：“動作是非常好的模態(tài)，它在宏觀上可以表達(dá)這段行為意味著什么、會導(dǎo)致什么結(jié)果，在微觀上又可以幫助視覺更好地觀察運(yùn)動中的關(guān)鍵變化。”這也意味著，模型不再只是“看見靜態(tài)世界”，而是要理解運(yùn)動本身，將視覺從靜態(tài)感知推進(jìn)到對動態(tài)過程的建模。

“把這幾個模態(tài)放在一起，”王昊總結(jié)說，“就可以構(gòu)建一個真正屬于物理世界的模型。”

圍繞這一目標(biāo)，動作在模型中的編碼方式也隨之發(fā)生變化。它不再被視為單一模態(tài)的輸出，而是可以與語言、視覺進(jìn)行聯(lián)合編碼或條件編碼，并在更細(xì)粒度的時(shí)間尺度上表達(dá)。

模型結(jié)構(gòu)的選擇，也直接影響數(shù)據(jù)路線。

今天幾乎所有具身公司都在講自己的“數(shù)據(jù)金字塔”，但不同公司對金字塔底部到底該放什么，理解并不相同。

以星海圖和自變量為例，兩家公司都強(qiáng)調(diào) Egocentric data 的重要性，但對這個概念的理解其實(shí)并不一樣。星海圖的 Egocentric 核心數(shù)據(jù)基座，更多是指人類第一視角視頻。自變量的 Egocentric 數(shù)據(jù)則包括人的可穿戴設(shè)備。王昊表示：“從自由度視角來看，Egocentric 的數(shù)據(jù)完全和人的自由度一致，所有的手持式、穿戴各種設(shè)備是介于人的自由度和機(jī)器的自由度之間的形態(tài)。”

看起來這只是數(shù)據(jù)分類方法的不同，實(shí)際上對應(yīng)的卻是對“通用能力從哪里來”的不同判斷。有人認(rèn)為，先讓模型擁有大量人類視角經(jīng)驗(yàn)最重要；有人認(rèn)為，要盡快獲得更貼近機(jī)器人控制結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)；也有人更看重真機(jī)接管、遙操作和真實(shí)任務(wù)反饋。看上去所有人都在談數(shù)據(jù)，但真正的分歧，往往恰恰藏在對數(shù)據(jù)最底層定義的不同里。

三天時(shí)間，足夠做出一個像模像樣的結(jié)果。這意味著，demo 不再稀缺，甚至不再可信。

真實(shí)世界需要的是基模能力的持續(xù)提升，需要真正“hands dirty”的過程——去理解模型、理解硬件、理解數(shù)據(jù)，也理解那些不會出現(xiàn)在視頻里的失敗與邊界。

在這樣的標(biāo)準(zhǔn)下，很多差距才剛剛開始顯現(xiàn)。

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