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🚨图灵奖获得者Yann LeCun：机器人公司都在演戏，假装这些机器人真的有用。他们无法对外部世界建模，常识还不如一只猫。你看到那些机器人武术啥的全都是事先编程好的。现在只能针对极为细分的任务训练，非常耗算力未来的挑战是真的让机器人理解世界。大型语言模型面对高纬度充满遭遇的数据行不通

谢嘉琪 Jiaqi

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【节后你们千万不要去高位接盘炒人型机器人，虽然我笨，但是我明白且承让有人远远比我聪明。】图灵奖得主、Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）对目前人形机器人（包括春晚表演的机器人）评价为可以概括为以下几点： 1. 核心观点：只是“预编程”的把戏杨立昆直言不讳地指出，目前人形机器人的功夫表演（这显然包括春晚的武术节目）都是通过预编程实现的。他认为这些表演虽然看起来炫酷，但并不代表机器人真的拥有了智能。 2. 智力水平：不如家猫他给出了一个非常犀利的评价：当前人形机器人的“常识”水平甚至还不如一只家猫，更不用说达到人类智能的水平了。他认为机器人缺乏对物理世界的真正理解。 3. 实用价值：目前没有杨立昆认为，尽管机器人在运动控制上取得了进步（如走路、空翻），但它们目前没有任何实用价值。他指出，尽管很多公司都在造人形机器人，但没有一家能让它“真正聪明和有用”，这在行业内是一个“大秘密”。 4. 核心痛点：缺乏“世界模型” 他认为行业目前最大的问题是缺乏“世界模型”。现在的机器人无法像人类一样预判物体的属性（比如分不清纸盒子和水泥盒子）和人类的行为（比如无法预判人是否要摔倒），因此无法在复杂的真实环境中自主完成任务（如叠衣服、倒水）。总结来说：在杨立昆看来，春晚舞台上那些能打醉拳、玩双节棍的机器人，虽然展示了高超的机械灵活性和运动控制算法，但这仅仅停留在“表演”层面。在他眼中，这些机器人只是按照既定程序执行动作的精密机器，距离拥有通用智能和进入家庭/工厂“干活”还有巨大的鸿沟。

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李三笑0008

80,072 次观看 • 4 个月前

英伟达的杰出科学家Jim Fan在红杉的AI大会上对如何训练机器人做了详细的讲解，并且，他还展望了如果机器人通过了物理世界的图灵测试（Physical Turing Test），这个世界会变成什么样，都有哪些商业机会。演讲非常精彩，关注机器人的朋友们值得关注，详情请见视频。

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Ben X

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🔥🔥【马斯克点评波士顿动力机器人：炫酷但没用】马斯克直言：波士顿动力的机器人“看起来很酷”，但根本不实用，只是“高级木偶”。这些机器人不具备自主思考能力，全靠遥控和编排动作表演，谈不上真正的智能。他押注的未来：AI优先、能自主学习的机器人，而不是只会跳舞的“机械演员”。马斯克认为，解决自动驾驶的关键是现实世界人工智能，而一旦汽车能用AI驾驭，四轮机器人的技术就可以扩展到双足机器人。下一波浪潮，是能思考的类人机器人。 “人们还没意识到，这将比汽车革命更大。”

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淘喵先生

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很多人都知道自动驾驶和机器人是未来，但很少有人知道，没有世界模型，自动驾驶和机器人就不可能变得足够聪明。世界模型是什么？它跟现在的大语言模型（LLM）有什么区别？世界模型如何让自动驾驶和机器人变得更加聪明？我用一条视频给大家全部说明白。

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Ben X

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杨立昆在达沃斯否定了目前所有的人型机器人，认为所有表演功夫跳舞的机器人都是预先设置好的程序，没有任何一家机器人公司知道如何让机器人变得智能。

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蔡子博士Chris

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李飞飞说了一句话挺狠的：文字不能灭火，文字也不能做煎蛋卷她的意思是：现在所有人都在做大语言模型，但语言只是智能的一部分。人类大部分的生活、工作和创造力，靠的是对物理世界的感知和互动，不是打字聊天她创办的 World Labs 融了 10 亿美元，做的不是大语言模型，是大世界模型（Large World Models）简单说就是让 AI 理解 3D 物理世界——物体怎么运动、重力怎么作用、空间怎么构成。她管这个叫"空间智能" 她把目前的世界模型分三类：渲染器（Sora 那种）：生成好看的视频但不一定符合物理规律策划者：给机器人输出动作指令模拟器：World Labs 做的，既尊重物理规律又能被人和机器共同使用关于人形机器人60亿美元的融资总额，她说"太少了"。她认为机器人将是工业革命以来最重要的技术 5亿年前动物进化出视觉和移动能力，AI 现在也需要这一步

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Vincent | 信号＞噪音

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CES 2026黄仁勋的演讲上，最抢戏的莫过于这两个机器人小家伙了。但是老黄真正想展示的是将他们训练出来的Omniverse，让机器人在虚拟空间中就能完成这些灵活动作的训练。换种说法就是让合成数据训练机器人、自动驾驶等物理AI应用成为可能。

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傅盛

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8月25日，北京世界机器人大会有厂家聘请真人模特假扮成仿真机器人进行表演。但厂家并未向现场观众明确说明这些是真人模特。导致观众们以为是机器人从而纷纷对模特上下其手。有的模特身边还有助理在一旁为其补妆擦汗吹风扇。

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洋妞：如果你身边有80、90年代移民来的华人朋友，这些人对现在的中国一无所知，他们只是反华的宣传机器嘴里都是谎言没有真相。

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美国国务卿鲁比奥：听着，让我用最简单的语言给你们解释一下，好吗？伊朗是由一群疯子统治的，一群宗教狂热分子。他们野心勃勃地想要拥有核武器。他们打算利用导弹、无人机和恐怖主义项目来发展核武器。这样一来，全世界都会因为害怕这些武器而不敢对他们采取行动。而现在，他们比以往任何时候都更加虚弱。现在正是打击他们的时候。总统已决定打击他们，夺走他们的导弹、海军、无人机，剥夺他们制造这些武器的能力，让他们永远无法拥有核武器。这就是总统做出这个决定的原因。这是一个正确的决定。当这些极端宗教人士无法再获得这些武器时，世界将会更加安全。你们看看他们是如何使用这些武器的。现在想象一下，如果他们一年后拥有更多这样的武器，他们会如何使用它们。

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亚洲金融 Asia Finance

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迪士尼雪宝 Olaf 机器人 Olaf 机器人的技术栈：硬件：肚子里装了 Jetson 计算机（NVIDIA 的边缘 AI 芯片）训练：在 Omniverse（NVIDIA的虚拟仿真平台）里学会走路，先在虚拟世界跑通，再迁移到真实机器人物理引擎：Newton 求解器，运行在 NVIDIA Warp 上（一个 Python物理模拟框架），跟 Disney 和 DeepMind 联合开发。让 Olaf能适应真实物理世界（地面摩擦、重心平衡等）整条链路：Omniverse 虚拟训练 → Newton/Warp 物理仿真 → Sim-to-Real 迁移 →Jetson 边缘推理 → 真实机器人行走语言和大脑应该是Deepmind 的 Gemini 模型

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小互

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兄弟们这个牛P Tnkr：机器人的 GitHub 首个为机器人研发打造的“一体化开源平台”，让机器人研发变得像开源软件那样简单。集成了机器人研发的四个核心要素： 🧩 硬件：设计、装配、零件管理 💻 软件：控制系统与传感器代码 📊 数据：从现实世界收集的运行数据 🧠 模型：驱动机器人智能化的AI模型 Tnkr 的理念是： “让机器人研发像写代码一样可协作、可复现、可开源。” 用户可以： ✅ 上传自己的机器人项目 ✅ 发布装配说明与源码 ✅ 让他人重建、修改、贡献数据 ✅ 共同改进模型，让机器人越用越聪明这是一个真正的“物理智能”协作网络。

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小互

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他是黄仁勋的儿子黄胜斌，也是英伟达的机器人产品总监。这次在台北有位博主和他做了一次深度对谈，聊了物理AI世界模型，英伟达的机器人战略，以及为什么选择宇树科技合作机器人。黄胜斌对技术和前沿趋势的理解啊非常深刻，让我也学到很多。看了之后你一定会和我有同感，接下来就是他的对话。

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0x鸣人

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OneRobotics 的 IPO 正在让 AI 机器人行业回归现实。它们是第一家带着真正可观收入、并且拥有消费者实际使用产品的 AI 机器人公司上市。然而，他们的产品其实非常简单，甚至有点无聊。不同于那些做人形机器人的公司，OneRobotics 只做一个开关装置。它可以帮你打开灯、冲马桶、按电梯按钮。他不能帮你洗碗，洗衣服。这才是现实中的 AI 机器人行业吗？还是说，我们其实连这个行业的表面都还没有真正触及？

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在All-in Summit上，马斯克说，想要把机器人搞好，必须搞定三件事：第一，必须能生产灵活度接近人手的复杂机器手第二，必须让机器人可以理解物理世界第三，必须能量产。除了特斯拉以外，其他机器人公司都没有搞定这三件事。 Optimus V3正在最终定稿，这个版本的灵活度，尤其是手，会非常接近人类。看完这个访谈，我真的为其他机器人公司，以及投资其他机器人公司的投资人捏把汗，为什么这么说呢，详情请见视频。

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断腿照跑的AI模块化机器人！美国西北大学研究人员正在造一种"由机器人组成的机器人" ！这些机器人由模块化部件组成，每个部件本身就是一个小机器人。如果身体某部分损坏或丢失，剩下的部分完全没事，继续存活、继续工作。研究人员让它们进化出"运动天赋"，自己在世界上移动。它们比任何其他陆地模块化机器人都更灵活，也比任何其他进化型机器人更矫健。

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物理AI的一大步，CES上波士顿动力发布的全新电驱Atlas最大亮点：1、360度旋转关节、56个自由度，机器人头部、躯干和四肢都能360°旋转，完全没有“正面”和“背面”的区别，运动效率高于人类，可以说是对人形概念的一次重构。 2、灵巧手的大进步，看Atlas的演示已经能很灵活地拿起很多细小的零部件，水上的灵活度相比之前和其他机器人大大提高。 3、与谷歌DeepMind达成了战略合作，在把谷歌Gemini Robotics基础模型和新型Atlas机器人进行深度集成和联合研究。这能够让任何形状和尺寸的机器人感知、推理、使用工具并与人类互动，它们可以解决各种复杂的现实世界任务——即使是那些它们未经训练的任务 4、已经开始大规模量产，首批Atlas机器人的量产部署计划已排满，预计将于2026年交付给现代汽车的机器人元工厂应用中心（RMAC）和谷歌DeepMind，该公司计划在2027年初再新增客户。

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qinbafrank

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中国不需要研发机器人，因为人矿比机器人聪明、能干、便宜。对，这些机器人都是学生扮演的，不要一分钱，给个奖状就可以了

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朱啸虎和傅盛批人形机器人 “看不到商业价值，是个坑” 那是因为他们俩对生产制造没有认知黄仁勋： “人形机器人可能是唯一有望真正成功的机器人” 跟马斯克的思维方式和判断一样技术的发展需要规模化目前，大多数机器人系统都是小规模生产的而这些小规模的系统，始终无法做到技术上的大规模应用也就很难让飞轮效应真正启动并快速运转如何理解呢？现在整个社会体系，规则都是为人服务的家具、门把手、楼梯，建筑，设备，机台等等全按人类尺寸造，换款式不用改世界。人形是最容易融入当前社会体系的机器人形态机器人其实是=机械+传感+算法+量产。没规模→单价死高→厂商不敢堆料→性能拉胯→没人买，死循环。所以人形必然会通吃其它形

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