在一 @lqqjo@qoto.org

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我在家里自己3D打印了一套XLeRobot，是一个开源轮式双臂机器人平台，带两个六自由度机械臂（夹爪），一个2自由度加深度摄像头的“头”，一个3电机驱动的轮式移动平台，一个Raspberry Pi。整套配下来不到1000美金（官网的660是不带Raspberry Pi和深度摄像头的）。可以用手柄、AR眼镜或者另外两个机械臂（leader arm）遥操作。
玩了之后，对张家兴老师跟我说的“具身智能现在最大的瓶颈不在硬件本体，而在算法”有了更深的认同。
首先，使用遥操作方法，这么一个便宜的轮式双臂机器人，连灵巧手都没有，就用夹爪，就已经能完成不少轻量级的家务了。因此，如果target是完成简单的家务，作为人的辅助而非替代，硬件本体不是挑战。
其次，目前就连拿杯子这类简单动作，都没有可以零样本泛化的VLA模型。所有在仿真环境里打榜天花乱坠的VLA模型，在真实世界中都没法零样本就用。如果针对XLeRobot场景做RL，出来的模型基本上只能用在一个任务（比如从桌上抓物体移动位置）上，换一个任务（比如擦桌子），就又得重新RL一遍。不信可以看看SimpleVLA-RL这些paper是怎么做的。这就像是ChatGPT出现之前，每个NLP任务都训练一个BERT模型一样，表面上看可以解决问题，但缺少泛化能力。
最后，算法以1Hz为界，可以分为长程规划和运动控制。1Hz以上的长程规划，现在LLM基本已经解决了，不管用Gemini Robotics-ER 1.5这种专用模型，还是用Gemini 2.5 Pro这种通用模型，把打扫房间分解成多个人类1秒可以完成的子步骤，已经成功率比较高了。而1Hz以下的运动控制，也就是一句话可以描述清楚，人类一秒内就能完成的简单动作，是VLA模型希望能做好，但目前还做不好的地方。这就是所谓的莫拉维克悖论。一部分人，以Pi的Sergey Levine为代表，认为模型架构不是瓶颈，只要加更多数据，就能搞定。另一部分人，以Yann Lecun为代表，认为必须要做世界模型，而V-JEPA 2这些世界模型的性能目前也不理想。
感谢XLeRobot社区和科大校友王高天师弟，给我们带来了可以低成本hands on体验机器人的开源生态。

faisys上很多人对AI的发展感到恐惧，担心自己的工作被AI取代。我的观点是，长期来看，AI，或者更广义的说，科技，会给我们带来更多自由。
几十年前，工作是国家分配，一个工作做一辈子；今天，每个人有一个固定工作，但换工作很正常了。这个固定工作的限制也在逐步放松，之前都是要上下班打卡，现在大多数头部科技公司不用打卡了，甚至允许远程工作。
今天像我们这样AI Native的公司，员工在世界各地remote，每个人按照自己的节奏作息，工作效率比每天去办公室通勤更高。很多人说我们十几个人的小团队竟然做了这么多事。
在AI的辅助下，很多人开始探索原子化工作，一个人如果有足够的产品sense，可以独立完成一个或多个产品；也可以为多个互相不竞争的公司工作，只要能够保证完成每份合同的任务就行了。因此，担心被AI取代这个事情，本质是因为AI是能力的放大器。只会一项很narrow的技能，又不是很精通，缺乏泛化能力的人，就容易被取代。避免被取代最重要的是提升全栈能力，多从第一性原理出发考虑问题，少在大厂内部政治里面内耗。

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请大家关注一下通州湾开发破坏勺嘴鹬栖息地的事情！救救小勺子！
说实话很无力因为我不信在你国发发邮件打12345能让政府改变决策……
但这是全世界只剩几百只的极危小鸟了……总之大家关注一下吧！😭😭😭

以前职场博主是告诉大家1不对，应该是2。现在则到处都是千奇百怪的3，能去1就是幸运无边了，至于2，根本就是老人的传说。
当整个结构不做人也不让人做人的时候，以“对方是人”为出发点的任何技术和策略都没有用。
我是见过以前“只要好好干活”的时代，和“不光干活要好”的时代，现在这种“和干活已经关系不大了”的时代，我曾经乐观地想“总得需要有人干活吧”，但可能我的乐观也是过时的。
#黑厂学

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