第一，机器人落地比自动驾驶和大型语言模型可能更快。 机器人什么时候才能在家庭通用场景普及？ 相比于自动驾驶的高风险和语言模型难以获得精准监督信号，机器人能快速获得真实物理世界的明确反馈，容错率高、数据获取容易，这极大缩短了技术真正落地 的时间。 在最近的一个访谈中，Physical Intelligence联合创始人Sergey Levine给出了明确的判断：他预测，到2030年，我们将真正拥有能够自主管理整个家庭的机器人，而这 背后的核心驱动力，是即将启动的"机器人数据飞轮"。 所谓"机器人数据飞轮"，即机器人一旦在真实世界完成某些具体任务，就能快速收获精准有效的反馈数据，迅速提高自身能力，并形成持续迭代、自我强化的正向 循环。这种模式不仅有望快速提高机器人的表现，更可能带来机器人技术大规模普及的临界点。 Sergey的访谈还传递了以下几个值得高度关注的信息： Sergey坦诚指出，目前机器人发展同时面临反应速度、上下文记忆长度和模型规模三重挑战，但创业者无需过度担心。突破口并非寻找全新的理论，而是巧妙组合 现有技术，利用云端与本地智能相结合的模式就能逐步化解。 第二，明确的技术路径："视觉-语言-动作"一 ...