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21世紀經(jīng)濟報道記者陶力、實習生胡梓楊在上海進行相關(guān)報道

述說著昔日的華為天才少年“稚暉君”，再次登上聚光燈臺。

3月10日，智元機器人正式發(fā)布全球首個通用具身基座大模型——智元啟元大模型（Genie Operator-1，簡稱GO-1），這一成果標志著具身智能向通用化、開放化、智能化方向加速邁進。

在生成式AI面臨邊際效益遞減的當下，具身智能正成為突破物理世界的關(guān)鍵路徑。該模型憑借首創(chuàng)ViLLA架構(gòu)，成功整合多模態(tài)大模型與混合專家系統(tǒng)，僅需千條以內(nèi)視頻數(shù)據(jù)，即可掌握擦桌子、倒水等復雜動作，訓練成本驟減。

這項突破不僅實現(xiàn)了“一腦多形”的跨本體遷移能力，更通過持續(xù)進化的數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)，首次讓家庭服務(wù)機器人具備了通過日常互動積累物理經(jīng)驗的能力。

智元合伙人、具身業(yè)務(wù)部總裁、研究院執(zhí)行院長姚卯青在會上表示，我們公司使命是運用通用機器人創(chuàng)造無限生產(chǎn)力，這僅憑硬件本體是遠遠不夠的。未來，AI能力將是區(qū)分整個機器人產(chǎn)品核心競爭力的關(guān)鍵要素，就像今天的新能源車、智能手機一樣，硬件供應鏈將高度整合，最后比拼的一定是AI實力。

智元大模型已部署到多款機器人本體中。姚卯青透露，公司對具身智能的AI研發(fā)投入已定調(diào)為戰(zhàn)略級項目。

截至目前，智元機器人已完成天使輪、A輪、A1輪等多輪融資，創(chuàng)始人“稚暉君”彭志輝出生于1993年，畢業(yè)于電子科技大學信通學院。2020年，他通過“華為天才少年計劃”加盟華為。

2022年離職后創(chuàng)業(yè)后，彭志輝創(chuàng)辦了智元機器人，已率先在行業(yè)內(nèi)實現(xiàn)機器人大規(guī)模量產(chǎn)，并投入百萬級別的數(shù)據(jù)開展大模型研發(fā)。姚卯青表示，在五年后，物理AI有望真正落地家庭場景。隨著模型持續(xù)優(yōu)化升級，機器人將逐步實現(xiàn)無需數(shù)據(jù)采集、用戶可自行進行操作的愿景。

家庭大掃除可期

在虛擬世界生成完美圖片相對容易，但在現(xiàn)實世界中，讓機器人穩(wěn)定抓取雞蛋卻充滿挑戰(zhàn)。因此，當宇樹機器人在蛇年春晚中扭著秧歌亮相時，瞬間成為智能硬件領(lǐng)域的引領(lǐng)者。

過去的小模型之所以無法突破實驗室的邊界，是因為它們無法通過學習大規(guī)模圖文和視頻來構(gòu)建通用的場景感知和指令理解能力。

任廣輝指出："每一個新場景下的新動作，都需要大量數(shù)據(jù)的學習，而且成功率不高，不同形態(tài)的機器人也無法共享數(shù)據(jù)。"這種反差揭示了一個AI發(fā)展的深層矛盾：當數(shù)字世界的智能水平逼近人類時，物理世界的笨拙機械臂仍需要工程師逐行輸入預設(shè)指令代碼。

這些現(xiàn)實局限，正倒逼著機器人領(lǐng)域技術(shù)路線的革新。

智元機器人推出的GO-1基座大模型展示了突破物理智能瓶頸的新路徑。該模型集成了ViLLA架構(gòu)的4D世界模型，能夠囊括包括時間在內(nèi)的整個物理世界，實現(xiàn)小樣本泛化。

任廣輝舉例說明，機器人只需150條數(shù)據(jù)就能學會海綿布擦拭有污漬的桌子這一動作；而對于倒水這樣的復雜動作，僅需1000條數(shù)據(jù)。與之相比，未搭載GO-1模型的機器人則需要一萬或五萬條數(shù)據(jù)。這不僅大幅縮短了數(shù)據(jù)采集時間和成本，更重要的是，同一套算法可以應用于雙足、輪式、機械臂等不同形態(tài)的機器人。

從性能來看，GO-1相比現(xiàn)有模型成功率大幅領(lǐng)先，平均成功率提高了32%。實驗發(fā)現(xiàn)，GO-1在倒水、清理桌面、補充飲料等任務(wù)中表現(xiàn)尤為突出。

因此，家庭場景的突破更具期待。未來，機器人將通過日常交互積累物理經(jīng)驗：當掃地機器人第10次撞到桌腿時，它將不再重復錯誤，而是建立空間記憶模型；照料老人的陪護機器人則能通過長期觀察學會預防跌倒的預判能力。

這種持續(xù)學習機制，正在打破服務(wù)機器人"智能不足"的發(fā)展瓶頸。

談及家庭機器人，姚卯青表示，家庭機器人涉及行業(yè)安全標準，技術(shù)發(fā)展需要五年左右才能落地，定價預計在三十萬元以上。值得注意的是，學習倒咖啡這一動作的軟件訓練成本可以在萬元內(nèi)解決，但這并不包含機器人本體硬件的成本。

物理AI展現(xiàn)出廣泛的應用潛力

物理AI在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出廣泛的應用潛力，涵蓋工業(yè)、商業(yè)、家庭等多個社會場景。短期內(nèi)，智元科技將專注于工業(yè)場景，已有多項試點項目在工廠落地實施。

姚卯青強調(diào)，數(shù)據(jù)是模型運作的核心資源，數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)保證了模型"持續(xù)進化"的能力。通過人工審核參與的數(shù)據(jù)回流系統(tǒng)，能夠有效識別并上報錯誤場景或錯誤動作，從而確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，這些數(shù)據(jù)再被納入模型訓練。

在工業(yè)場景中，對數(shù)據(jù)的需求量較高，獲取成本也相對較高。同時，動作成功率的門檻也較高。盡管如此，工業(yè)場景對數(shù)據(jù)成本的容忍度較高，更關(guān)注最終的實際應用效果。模型訓練時，幾萬條甚至幾十萬條數(shù)據(jù)都可以接受。

開源生態(tài)建設(shè)成為突破的關(guān)鍵。姚卯青指出，在AgiBot World開源項目中，僅兩周時間就居于行業(yè)榜首，獲得了大量好評，遠超Google旗下類似的數(shù)據(jù)集。這種協(xié)作模式顯著降低了行業(yè)合作成本和準入門檻。

關(guān)于生成式AI的發(fā)展，姚卯青指出，數(shù)據(jù)的采集標注、審核等過程更適合平臺化機構(gòu)。在機器人領(lǐng)域，建議應由少數(shù)幾家企業(yè)集中承擔公共平臺的職責，避免每家企業(yè)獨自建造平臺、投入設(shè)備的重復建設(shè)行為。

針對近期市場上售價高達9.9萬元的機器人引發(fā)的關(guān)注，姚卯青認為當前階段，機器人領(lǐng)域應以技術(shù)價值為導向，避免低價競爭。他強調(diào)，對AI研發(fā)的戰(zhàn)略級投入是堅定的，今年已實現(xiàn)規(guī)模化量產(chǎn)和交付，研發(fā)投入能夠較好地攤薄，不會顯著影響終端售價。

信達證券指出，AI的發(fā)展推動了人形機器人和自動駕駛等端側(cè)技術(shù)的進步。Grok3/o3-mini等模型展示了對物理定律的逐步理解，而Deepseek相關(guān)模型則體現(xiàn)了推理成本的快速降低。

受此鼓舞，高端智能設(shè)備的落地應用有望加速推進，人形機器人或?qū)⒃谖磥碛瓉砜焖佼a(chǎn)業(yè)化進程。相比之下，工業(yè)機器人已在汽車、光伏、物流等多個行業(yè)得到廣泛應用。

據(jù)國家市場監(jiān)督管理總局統(tǒng)計，截至2024年12月底，我國智能機器人產(chǎn)業(yè)企業(yè)已達45.17萬家，注冊資本合計達64445.57億元。與2020年底相比，企業(yè)數(shù)量增長了206.73%，與2023年底相比增長了19.39%，呈現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)健的發(fā)展態(tài)勢。據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，2024年我國工業(yè)機器人產(chǎn)量達到55.6萬套，同比增長14.2%。

不過，當行業(yè)出現(xiàn)井噴式發(fā)展時，行業(yè)洗牌將不可避免。與此同時，AI+大模型能力將成為未來市場競爭的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。

姚卯青認為，大模型技術(shù)在機器人行業(yè)的應用將逐步推進，先聚焦于那些結(jié)構(gòu)化場景較為明確的領(lǐng)域進行探索。而后，再逐步向半結(jié)構(gòu)化和半開放的任務(wù)和場景延伸。最終，通用人工智能AGI在物理世界中的應用將真正實現(xiàn)。到那時，機器人技術(shù)將逐步走進千家萬戶，家庭中將執(zhí)行各類開放式的指令任務(wù)。近兩年，我們?nèi)詫⒁躁P(guān)注工業(yè)和服務(wù)業(yè)在商業(yè)領(lǐng)域的應用為主。

或許，機器人真正走進我們身邊還需要時間，但其發(fā)展步伐已經(jīng)加快，行業(yè)水平再次提升到新的高度。

對于智元機器人而言，其已實現(xiàn)了月均千臺的量產(chǎn)規(guī)模。家庭場景依然是其長期目標。諸如倒茶、制作早餐等日常簡單任務(wù)，未來可能只需幾千元的購買成本即可輕松實現(xiàn)。

“我們用兩年時間，走完了別人可能八年都沒有走完的路，”姚卯青堅定認為，智能化才是機器人的未來，而且未來將繼續(xù)加大軟硬件一體化的研發(fā)投入。