与两个月前发布的ChatGPT相似的是，RT-1同样是一个基于transformer架构的通用大模型；

　　作为一个通用机器人大模型，RT-1可以以97%的准确率让机械臂在厨房中执行700多项常见任务，并拥有了一定的泛化性。

　　而在RT-1背后，最关键的是Google Research一个16人团队，耗时17个月，花费上千万美金，用13台机器人收集的13万条真实机器人运行数据组成的训练数据集。

　　谷歌RT系列相继面世，引起了全球机器人团队的高度关注，大家都开始拆解研究谷歌RT系列成果，思考大模型究竟能为机器人带来怎样的泛化能力。

　　也是在这时，深度参与了RT系列模型研发的谷歌机器人科学家Karol Hausman从谷歌拉出一支团队，声称要为全球机器人造一个通用大脑。

　　Hausman为从谷歌“拉出”的这支团队，起了一个很接地气的名字——Physical Intelligence，直译过来是「物理智能」。

　　π0不是一款机器人，而是PI团队花费八个月时间造出的一个通用机器人基础模型，PI团队希望，这个模型可以让人们像使用ChatGPT这样的chatbot一样，便捷地使用机器人。

　　PI团队这里所说的机器人是任意品牌、任意形态的机器人，可以让这些机器人执行通用任务，也可以通过微调让这些机器人在专业场景执行专业任务。

　　由于这一形态最适合机器人“练手”，适合训练机器人手眼脑协调执行任务的能力，也一直是机器人，尤其是人形机器人的最简配置。

　　“让人工智能赢得一场国际象棋比赛或发现一种新药来说很简单，但让它执行叠衣服或清理桌面这样对人类来说再简单不过的任务，却很困难。”

　　为了构建能够执行类人任务的人工智能系统，在π0研发的这八个月里，PI团队最主要的工作就是采集数据，并通过大量数据来对这一模型进行高强度的训练。

　　据官方透露，π0的训练数据主要来源于目前行业中的开源数据集，以及他们自己通过8台机器人执行多样化任务积累下来的数据。

　　第一，从OpenAI的GPT-4V、谷歌的Gemini这样的预训练视觉语言模型（VLM）中继承语义知识和视觉理解能力，PI团队基于此获得的30亿参数的VLM进行再调整，以适应机器人的实时灵活控制；

　　第二上谷歌都要翻墙吗，基于PI团队自研的流匹配（flow matching）算法，为VLM模型提供连续动作输出，以使其可以实现50次/s的频率输出运动控制指令；

　　第三，基于开源的机器人数据集和基于基于互联网数据训练的VLM，PI团队形成了自己的视觉-语言-动作流匹配模型，并通过自采集的高质量机器人数据对这一模型进行后续训练；

　　相较于年初在学术界闹得沸沸扬扬的斯坦福团队遥操作的Mobile ALOHA而言，π0真正实现了完全自主执行任务。

　　PI团队就单一指令简单任务、复合指令复杂任务，以及叠衬衫、杂物装袋、从烤面包机中拿出吐司几个任务，对π0、π0-small（未使用VLM预训练的470M参数模型）与OpenVLA、Octo进行了对比，得出的结论是，π0实现了全面碾压。

　　正因如此，PI团队在美国大受追捧，截止目前已经先后拿到了7000万美元、4亿美元两轮融资，包括红杉资本、Khosla Ventures、Thrive Capital、Lux Capital等知名投资机构都挤进了这一项目。

　　大模型让全球看到了一条通向通用人工智能的路，这不仅让全球科技巨头为之骚动，也让一大批创业团队涌入了这条赛道。

　　马斯克曾为还未面世的GPT-5的训练做过一个估算，他认为，OpenAI训练GPT-5大概需要3-5万张H100，仅仅是买卡，就需要6-10亿美元。

　　另一个来自于市场研究机构CB Insights的统计数据显示，2023年，全球生成式AI新创企业一共融到了204亿美元，即便是国内，人工智能领域融资就有232笔，融资总额达到了20亿美元。

　　面对这样一个烧钱的大家伙，只进不出是肯定不行的，毕竟投资人的钱也不是白拿的，他们更在乎实际的经济价值和应用效果。

　　AI PC、AI手机，尤其是AI机器人不断涌向，就连不关注商业化的波士顿动力创始人Marc Raibert也主导成立了波士顿动力人工智能研究院。

　　而波士顿动力转向电驱后的Atlas，也在近日放出了在工业场景全自动执行搬运任务的Demo视频——告诉Atlas搬运位置，它就可以将零件自动搬运到相应位置。

　　人形机器人要进入产业，目前一个关键技术瓶颈是任务执行的泛化性，这就对人工智能算法提出了很高的要求。

　　他现在的方法是，通过预训练模型用来教会这个大脑有关物理世界的规律和知识，通过微调让这个大脑能够很好地执行特定任务。

　　不过，经由这一模式研发的π0，实则仍然算不上机器人通用大脑，要想造出机器人通用大脑，整个模型的微调过程就需要由机器人自动完成。

　　在PI官方博客中，Hausman的团队也坦然承认，“通用机器人策略依然处于起步阶段，我们还有很长的路要走。”

　　强大的通用策略，继承了预训练大模型的语义理解能力，整合了来自不同任务和机器人平台的数据，实现了前所未有的灵活性。

　　作为脱胎于谷歌RT系列项目的明星团队，又是只做通用软件的中立团队，据悉，PI团队已经和多家机器人公司和实验室展开合作：

　　另一方面，引入合作伙伴的数据，将这些数据整合到PI团队的预训练模型中，提升模型的泛化性和兼容性。

　　作为被黄仁勋、马斯克、奥特曼等科技巨头掌舵者看重的未来产业，也是具身智能最重要的形态，人形机器人由大脑、小脑、肢体三大核心部分组成。

　　本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布，仅代表该作者或机构观点，不代表澎湃新闻的观点或立场，澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问。