机器人迎来通用智能革命：GEN-0开启新时代

AI机器人公司Generalist发布突破性基础模型GEN-0。它首次揭示机器人缩放定律，推动技术从专用任务迈向通用智能。

该模型基于27万小时真实世界数据训练。它能跨硬件平台实现“边想边做”，被行业誉为机器人领域的“ChatGPT时刻”。

真实数据训练：直面复杂现实世界

GEN-0与众不同之处在于数据来源。它直接使用高保真物理交互数据训练。

这些数据来自全球数千个真实场景。包括家庭、仓库和工作场所。

模型学习了数百种灵巧操作任务。例如剥土豆、拧螺丝和开包装。

每周新增超过1万小时数据。这种训练方式让模型具备卓越泛化能力。

它能处理现实世界中的各种干扰。比如物体滑动、视觉遮挡和光线变化。

智能临界点：70亿参数是关键

Generalist公司量化了机器人智能的缩放规律。他们发现任务误差与数据量呈幂律关系。

更重要的是，研究确定了关键阈值。70亿参数是能力跃迁的临界点。

低于这个数值，模型难以迁移知识。突破后，泛化能力呈指数级增长。

这一发现为行业指明方向。持续扩大真实数据规模就能提升智能水平。

谐波推理架构：思考与行动完美融合

GEN-0的核心创新是谐波推理架构。它解决了机器人“思考”与“行动”分离的难题。

传统系统需要先规划再执行。GEN-0通过异步连续时间流实现协同推进。

感知、推理与动作在统一时序中进行。演示中，机器人自主完成相机套件组装。

整个过程包括多个步骤：

• 折叠托盘
• 取放物品
• 打开包装
• 封装清理

全程无需人类指令，动作流畅自然。宛如具备类人直觉。

跨平台通用性：统一模型驱动多样化硬件

GEN-0采用“跨具身”设计理念。同一模型可部署于不同类型机器人。

支持硬件包括：

• 6自由度机械臂
• 7自由度机械臂
• 16+自由度半人形机器人

无需为每种硬件重新训练策略。企业可构建统一智能中枢。

这大幅降低了部署与维护成本。实现真正的通用机器人管理。

数据飞轮效应：加速通用机器人时代

Generalist正在构建全球部署网络。形成“数据-智能”良性循环。

更多机器人产生更多交互数据。数据反哺模型迭代升级。

新模式提升新机器人的能力。有望终结“一任务一模型”的碎片化生态。

机器人将从专用工具进化。成为可自主学习的通用伙伴。

挑战与前景：智能机器人新纪元开启

当然，挑战依然存在。需要完善数据隐私保护和算力成本优化。

安全验证体系也需建立。但这些不影响里程碑意义。

GEN-0标志着具身智能进入新阶段。实现可预测、可扩展和可规模化发展。

当机器人能从经验中自主学习成长，科幻智能体正成为现实。这场革命，现在才刚刚开始。