【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sunbet◈✿、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◈✿。

　　UC伯克利教授校长也风流◈✿、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◈✿。

　　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◈✿。

　　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◈✿。

　　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◈✿。

　　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纸巾用品◈✿，以及包含高级子任务指令sunbet◈✿、指令和来自网络的多模态数据◈✿。

　　这些进展与演示型视频不同家居用品◈✿，◈✿，它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣校长也风流◈✿、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sunbet◈✿。

　　真正标志这个飞轮启动的◈✿，不在于你造出一台看起来厉害的机器人◈✿，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◈✿。

　　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◈✿。

　　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◈✿。

　　Levine特别强调校长也风流◈✿，真正的关键不是造出万能机器人◈✿，而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好◈✿。

　　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校长也风流◈✿、精准的操作◈✿。

　　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sunbet◈✿，就会主动把多余的衣物放回篮子◈✿，再继续折叠手里的那件◈✿。

　　当购物袋意外倒下时日化用品◈✿。◈✿，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◈✿。

　　研究人员发现◈✿，机器人在打包礼物袋的任务中◈✿，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◈✿，完成一个全新的复合任务◈✿。

　　这说明当视觉sunbet◈✿、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◈✿。

　　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◈✿、越来越复杂◈✿，而部署也越来越大◈✿。

　　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◈✿。

　　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◈✿。

　　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女性健康用品◈✿，◈✿，再配合视觉-语言-动作模型的算法sunbet◈✿，机器人的「可用性」成本被拉低◈✿。

　　短期内校长也风流◈✿，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◈✿。