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日本海嘯 多條抹香鯨集體擱淺高手進階攻略

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頭圖 X 官網(wǎng) 早在2700年前的古希臘神話中，工匠之神打造的青銅巨人Talos，已經(jīng)在克里特島上巡視、守衛(wèi)領(lǐng)土。它擁有自主意識，被視為「最早的安保機器人」。 騰訊首席科學家張正友用這個故事作為演講的開場，人類這種對機械智能體的渴望，從青銅鍛造爐一直延續(xù)到了今天的實驗室。 這種渴望在今年的世界人工智能大會（WAIC）上，尤其強烈。 機器人領(lǐng)域尤其是人形機器人成為了絕對的焦點。世博展覽館二樓H3館尤為震撼，匯聚了包括上海智元、傅利葉、杭州宇樹科技、深圳樂聚、北京人形機器人中心等十余家公司的超百臺人形機器人。 當人形機器人以前所未有的熱度席卷科技圈，幾乎所有目光都聚焦于那個越來越像人的「新物種」時，騰訊Robotics X實驗室卻選擇了一條看起來不那么「時髦」的路。 7月27日，在WAIC 2025騰訊論壇上，他們正式發(fā)布了具身智能開放平臺Tairos，一個代號「鈦螺絲」的軟件平臺。這是這家巨頭在長達七年的前沿探索后，對產(chǎn)業(yè)階段、自身定位和未來路徑的一次深度思考與戰(zhàn)略選擇。 「現(xiàn)在的機器人行業(yè)大概處在什么階段？」 面對這個問題，騰訊首席科學家、Robotics X實驗室主任張正友的回答很克制：「我覺得甚至其實還沒到‘大哥大’時代?！?他認為，行業(yè)的「iPhone時刻」遠未到來，甚至可能還看不到iPhone的影子 。 這個判斷，是理解騰訊如今所有選擇的邏輯基礎(chǔ)。 時間拉回2018年，Robotics X實驗室剛剛成立。張正友坦言，那時行業(yè)一片荒蕪，甚至找不到一家成熟的機器人本體廠商可以合作，團隊不得不從硬件到軟件進行全棧自研。 從多模態(tài)四足機器人Max到輪腿式機器人Ollie，再到人居環(huán)境機器人原型「小五」，這些一度令人驚艷的硬件原型，更多是實驗室為了驗證和牽引技術(shù)研發(fā)而「開的坑」 。它們是研究載體，而非產(chǎn)品線上的商品。 2023年成了分水嶺。 大模型的浪潮讓具身智能一夜之間從學界、業(yè)界走向公眾，資本和創(chuàng)業(yè)者蜂擁而入，機器人硬件公司瘋狂涌現(xiàn)。 騰訊團隊在走訪了全國超過六十家機器人企業(yè)后發(fā)現(xiàn)，一個巨大的市場缺口正在顯現(xiàn)：大量企業(yè)能將硬件本體打磨得非常出色，但在軟件和智能上的投入?yún)s不足，因為這是一個需要長期、巨大投入的無底洞。 具身智能的落地是一個極其復(fù)雜、環(huán)環(huán)相扣的系統(tǒng)工程 。從需要巨大投入的基礎(chǔ)模型，到效率低下、成本高昂的場景數(shù)據(jù)采集，再到缺少流程化工具的訓練仿真，以及令人「頭大」的真機部署和升級，每一個環(huán)節(jié)都藏著不少「坑」 。 市場的需求變化，讓騰訊看到了新的可能性。既然行業(yè)的「黑莓時代」才剛剛開始，探索各種可能的硬件形態(tài)是所有玩家的必修課 。那么，與其過早下注某一種具體的機器人形態(tài)，不如退后一步，為所有「探索者」提供通用的「平臺」和「開發(fā)工具」。 這便是Tairos平臺的由來。張正友反復(fù)向媒體強調(diào)「產(chǎn)品化」與「商業(yè)化」的區(qū)別?！肝覀兪遣毁嶅X的，‘鈦螺絲’這個平臺不是以賺錢為目的 ?！?他透露，實驗室成立七年來一直不以收入為目標，這是一項著眼于未來的技術(shù)儲備和戰(zhàn)略投資。 在張正友看來，真正的智能，必須是身體與智能的緊密結(jié)合、和諧交融 。機器人的「心」（智能）必須知道「身」（本體）的狀態(tài)。 這種「身心合一」的追求，對應(yīng)他提出的一個關(guān)鍵技術(shù)理念——IPDE（Integrated Physical-Digital Embodiment），即「虛實集成智能體」——虛實世界和真實世界的無縫結(jié)合?！?機器人可以在數(shù)字世界里「想象」或「仿真」一個動作，預(yù)判其在真實世界執(zhí)行的后果 。如果想象的結(jié)果與真實執(zhí)行的預(yù)期偏差很大，那么機器人就必須修正自己的規(guī)劃 。這種在虛擬中預(yù)演、在現(xiàn)實中修正的循環(huán)，正是實現(xiàn)「身心合一」的技術(shù)路徑。 這種哲學思考并非一時興起，而是張正友長期個人修行的沉淀。他談到自己正在第四遍翻譯《道德經(jīng)》，「每翻譯一遍，重新看一遍，我都有不同的啟發(fā)?！?而現(xiàn)在，時機成熟了，是時候?qū)⑦@些前沿的科研成果，變成一個可以賦能行業(yè)的標準化產(chǎn)品了。 如果說行業(yè)的共識是為機器人打造一個聰慧的「大腦」，那么Tairos的目標就是成為那個可以被靈活調(diào)用的「外腦」。它的核心設(shè)計理念是模塊化與完整性。 「每一個廠家可以選取他自己想要的模塊，」張正友解釋道，「比如他的感知做得很好，那就不需要我們的感知模塊。如果規(guī)劃做得不夠好，那就用我們的規(guī)劃模塊 ?！?這種靈活性，大大降低了廠商的研發(fā)門檻。 這個「大腦」由三個核心模型和一套云端服務(wù)構(gòu)成，分別扮演著不同的角色 。 右腦：多模態(tài)感知模型——讓機器人看懂3D世界這個模型致力于讓機器人真正理解自己所處的物理環(huán)境 。 但張正友指出，這不僅僅是拍張照片然后重建3D模型那么簡單?！负芏?D建模是‘死’的，所有東西都連在一起，」他解釋說，「但機器人需要知道，這個杯子是可以被抓取的，它是一個獨立實體 ?！?Tairos的感知模型致力于構(gòu)建一個可交互的、語義化的三維世界地圖。 此外，它試圖擺脫當前主流VLA（視覺-語言-行為）模型對海量2D圖像數(shù)據(jù)的過度依賴。張正友認為，2D圖像缺少3D世界的深度信息，導致數(shù)據(jù)需求量極大。「從3D角度看，一個杯子我只需要一個3D描述就夠了，數(shù)據(jù)效率會高很多 ?！?左腦：規(guī)劃大模型——讓機器人理解任務(wù)并思考如果說感知是「看懂」，規(guī)劃就是「理解」和「思考」 。這個模型能讓機器人理解復(fù)雜的指令，并將其拆解成一個個可執(zhí)行的步驟。 騰訊方面的數(shù)據(jù)顯示，在復(fù)雜的長序列人機交互任務(wù)中，該模型的成功率達到了80%，超過了GPT-4o等領(lǐng)先的閉源系統(tǒng) 。 張正友認為，僅靠文本訓練的大模型在物理世界規(guī)劃上存在天然缺陷。「現(xiàn)實世界很多東西是無法用文字描述的，比如地面的花紋、摩擦力，」他舉例說，「動物沒有語言，但它們依然能在3D世界里很好地生存、覓食 。」 這說明，對物理世界的深度理解，是比語言更底層的規(guī)劃基礎(chǔ)。 小腦：感知行動聯(lián)合大模型——打通「看見」到「做到」這是最關(guān)鍵的閉環(huán)，負責將「思考」轉(zhuǎn)化為精準、安全的物理行動 。近來，一些機器人失控的案例恰恰暴露了這一環(huán)節(jié)的脆弱，比如一個機器人被懸空吊起后瘋狂亂動——張正友分析根本原因在于機器人缺乏對自身狀態(tài)的感知——它不知道自己雙腳已離地，沒有了摩擦力，卻仍在執(zhí)行地面行走的動作模式，從而導致失控 。 Tairos的「小腦」模型，正是要將力覺、觸覺等多模態(tài)感知信息融合進來，形成對物理規(guī)律的深度理解，從而讓行動更智能、更安全 。 除了三大模型，Tairos還提供了一整套云端仿真平臺和開發(fā)工具鏈 。通過騰訊游戲級別的3D場景生成技術(shù)，開發(fā)者可以在云端高保真環(huán)境中一鍵驗證算法，解決傳統(tǒng)仿真工具部署復(fù)雜、場景單一的痛點 。 在WAIC論壇現(xiàn)場，搭載了Tairos平臺的宇樹G1機器人與張正友的互動，成為了平臺能力最直觀的證明。 當張正友說「到我身邊來」時，機器人自主規(guī)劃路徑并準確地停在他身旁；當被問及「講臺上有什么」時，它能清晰地回答「一個電腦，一束花，兩個麥克風」 。 整個過程全部由算法驅(qū)動，沒有任何人為遙控 。現(xiàn)場一位工作人員透露，由于是實時演算，機器人每天的回答和表現(xiàn)都可能不一樣，充滿了算法帶來的「驚喜」 。 盡管人形機器人是當下的絕對主角，但張正友對此卻保持著審慎和開放的態(tài)度。他認為，過早地將終極形態(tài)鎖定在「人形」上，可能會限制行業(yè)的想象力。 對于具身智能的未來，張正友判斷將在五個方向上持續(xù)發(fā)展，并將其總結(jié)為「IDEAS」框架 ： 雖然不像一些初創(chuàng)公司那樣樂觀，張正友也對既定方向充滿信心。 「我當時規(guī)劃了10年的時間，現(xiàn)在7年過去了，我覺得可能再有三年會差不多，」他對未來給出了自己的時間表——讓實驗室的技術(shù)，特別是機器人的感知、規(guī)劃和行動能力，發(fā)展到足夠成熟的水平，從而能夠支撐起像「養(yǎng)老」這樣極具挑戰(zhàn)性的、需要與人進行安全復(fù)雜交互的場景應(yīng)用 。 至于當前具身智能的「過熱」，在他看來，反而是一件好事。「參與的人越來越多，這行業(yè)發(fā)展才會越來越快 ?！?而騰訊的角色，就是在這一歷史進程中，保持足夠的耐心和戰(zhàn)略定力，通過開放自身積累七年的核心能力，為整個行業(yè)鋪好路、擰緊「螺絲」，助力所有同行者一起，更快地抵達那個「iPhone時刻」。

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