具身智能技术进展 - 公司Physical Intelligence(π)由OpenAI和红杉资本领投，估值达20亿美元，已开源π0 VLM模型并展示机器人自动叠衣服案例[1] - 2023年发布π0模型展示复杂任务执行能力，2024年4月推出π0.5模型实现开放世界泛化能力，可在陌生家庭环境完成整理房间等任务[1][8][9] - 技术发展轨迹类似自动驾驶，预计将经历长期积累后突然实现突破性应用[14] 技术瓶颈与突破 - 当前主要瓶颈在于智能软件而非硬件，硬件早在十多年前就已"准备就绪"[17][19][20] - 三大技术难关：复杂任务能力(已突破)、环境泛化能力(已突破)、高可靠性性能(当前最大障碍)[6][8] - 模型在约100个多样化家庭环境训练后即可实现良好泛化，环境共性被低估[6][51] 技术实现路径 - 采用"大模型+大数据"模式，但需解决真实数据收集、硬件适配等复杂系统问题[23] - 创新性使用"知识绝缘"技术，将机器人动作标记化处理，训练速度提升10倍[44][45] - 利用图像修复技术解决推理延迟问题，实现动作预测与执行的同步[47] 行业认知与展望 - 通用机器人基础模型价值被严重低估，形态不重要而智能是关键[52][53] - 预计5年内实现家庭机器人普及，5-10年达到百万家庭应用规模[55] - 行业仍处早期阶段，开源策略有助于推动整体技术进步[60][61] 数据与评估挑战 - 机器人数据量巨大且持续增长，数据基础设施成为关键挑战[34][35] - 评估依赖真实世界测试，需大量重复运行和统计分析，操作繁重[40][41] - 采用新旧模型同步测试的相对评估方法，避免环境变量干扰[40]