[DarkerDuck (達克鴨)]

現在機器人技術卡住很大因素並不是算力不足，而是資料不足。

春晚的廠商自己都這樣講了。連他都不認為十年內會有大進步落地化達到GPT-3 moment
https://youtu.be/ZDXIUO7CRzo?t=1241

都是PoC，都是展示玩具沒有後續發展的。

LLM能夠在transformers後面BERT幾年就達到GPT-3 moment是因為資料科學已經先搞好了。

既有網際網路那以當時來說根本用不完的訓練數據，又有SVM等數據標註的大數據方法。

而且那東西可是累積了網際網路上"數十年"幾乎全人類的數據。機器人領域就沒這種數據。

而且想用模擬的方式也是很難的，有看過一些相關影片就知道，模擬數據和真實差太多。


所以若是LLM AI把白領大幅裁減後，會有什麼新增職業。

可能真的會需要大量的具身機器人遙控員，需要先累積巨量海量的機器人數據。

樂觀來說，十幾年後才能達到AI機器人的時代，假如目標是用機器人取代藍領人力的話。

也就是說可能會先進到Surrogate這部電影的時代場景再說。
https://youtu.be/2IHvS3eCVio

當然大概不需要這麼精緻的機器人，但一定要先累積大數據模型再說。

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※ 編輯: DarkerDuck (36.236.205.1 臺灣), 03/22/2026 13:16:19
→ ab4daa      : 安心轉職水電
推 sdbb        : 布魯斯威利QQ
→ potionx     : 如果發大量紀錄裝備給人配戴 就會有數據了
推 oopFoo      : Moravec's Paradox。llm也到瓶頸了，人形機器更遙遠
推 greedypeople: 人形機器人不會用LLM的模式  TSLA跟NVDA目前應該都
→ greedypeople: 感覺是想辦法把影片立體話後想辦法建世界模型
→ DarkerDuck  : 世界模型問題在於它是模型不是真實世界
→ DarkerDuck  : 但具身機器人尤其是服務型機器人是要放在真實世界
→ DarkerDuck  : 和真實世界互動的，世界模型不可能"模擬"出來
→ DarkerDuck  : 更不用說連底層的物理模擬都無法完全仿真了
→ greedypeople: 這兩間的自動駕駛都已經在跟真實世界互動了  當然機
→ greedypeople: 器人的難度會高非常多我也同意
→ DarkerDuck  : 端到端模型自動駕駛那其實很多還是數據驅動
→ DarkerDuck  : 然後控制的自由度相比人型機器人非常受限
→ DarkerDuck  : 通常世界模型會想用在機器人是要節省真實採集數據量
→ karcher     : 按照原po的說法，要創造許多機器人數據，可以先生產
→ karcher     : 對應類型的外骨骼給人類使用。這樣可以加速機器人認
→ karcher     : 識世界
→ DarkerDuck  : 現階段服務型機器人就是都先遙控採集數據
→ DarkerDuck  : 1X NEO還是超商的補貨機器人都是如此
→ DarkerDuck  : 現在人型機器人兩難就是一些不需要太多數據的任務
→ DarkerDuck  : 那當然相對單純，用專用機械臂或是自走車就好
→ DarkerDuck  : 而真的複雜到需要使用人型操作工具的則欠缺數據
→ DarkerDuck  : 數據 -> 訓練 -> 推理 -> 行動代理
→ DarkerDuck  : LLM的發展就是如此，機器人要第一關直接跳過很難
→ karcher     : 其實弄一堆支援毫米波通訊外骨額，可以進行高山任務
→ karcher     : 很快找到一堆買家使用
推 t13243334   : 啊這不就是omniverse和cosmos
推 epephanylo  : 春晚不是宇樹????