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出品 | 网易智能
作者 | 李博琳 张若蘅
编辑 | 时玖
4月21日自变量机器人举行发布会，推出新一代机器人进家庭计划。自变量创始人兼CEO王潜、联合创始人兼CTO王昊全面解读了WALL-B的技术架构、数据策略和训练机制等，并宣布5月25日搭载WALL-B的新一代机器人将首批入驻真实家庭，开启机器人服务家庭生活的成长之旅。
WALL-B是自变量新一代自研具身智能基础模型，也是全球首个基于世界统一模型架构（World Unified Model，WUM） 的具身智能基础模型，标志着具身基础模型从VLA架构向原生多模态融合架构的重大跨越。
在发布会上，王潜指出，当前模型仍处于“实习生”阶段，会犯错，需要远程协助，有时可能把拖鞋放到厨房、擦桌子擦到一半停下来“思考”。但其能够实现24小时不间断工作，且每工作一天都会因新数据的产生而变得更“聪明”。
发布会后，CEO王潜、CTO王昊一起参加了媒体交流会。当谈到机器人进家这个话题时，CTO王昊则表示：“过去机器人无法做多件事，让大家觉得机器人好像离进家庭很远。但实际上，机器人能处理摆鞋、叠衣、洗衣、铲猫砂、遛狗、逗猫等零碎需求，我们将机器人引入进家庭就是为了解决细碎需求、覆盖日常长尾任务，将其定位为全能家庭助手。”
以下是网易智能等与王潜和王昊的对话实录，经不改变原意的编辑：
01摆鞋、叠衣、铲猫砂：“不嫌累”的成员即将入驻家庭
问：当前阶段机器人的通用性是否足够支持进家，机器人能进入家庭并完成大部分相关活动的时间点是什么？
王潜：我们5月25号就要把真实的机器人放到家庭里面去，希望机器人进入家庭第一天就能做大部分我们希望它做的事。除狭窄空间无法到达、复杂工具无法操作外，在它可以去到的地方，所有物理上能实现的事情都能做。当然，这些事情并非百分之百靠AI自主完成，有时得需要人工兜底、接管并保障安全。
王昊：在我们一直进行的家庭、养老院、酒店等场景探索中发现，人们在家庭里没有特别高频的需求，但有很多构成日常必需的小需求。过去机器人无法做多件事，让大家觉得机器人好像离进家庭很远。但实际上，机器人能处理摆鞋、叠衣、洗衣、铲猫砂、遛狗、逗猫等零碎需求，这些日常事务合在一起就是大需求。所以，我们将机器人引入进家庭就是为了解决细碎需求、覆盖日常长尾任务。
问：自变量5月份招募机器人进入家庭，是否可以确定机器人已具备预想的能力并可实际落地？
王潜：是，大家现在就可以拿出手机在58APP上申请，让机器人来到家里。它不是预设好的，也不是实验性质的，物理上它能做的事都能做。
问：通过APP预约机器人上门扫房，是否需要公司员工与保姆一同前往，保姆和机器人是否需要公司后台进行遥控或其他操作支持？
王潜：机器人现场不太需要员工实时支持，目前是保姆和机器人一同进入家庭。机器人在屋内可达范围内表现较好，现场人员主要处理其物理可达范围外的问题，比如过道过窄无法通过、物品无法拿起等。
这并不代表闭环内无人参与，仍有人员远程提供接管支持。机器人遇到无法解决的问题时，会远程发出信号呼叫人工接管，待难题解决后再交还给AI自主运行。
问：自变量机器人部署进家庭，实现了泛化性的领先，您如何看待整个具身智能行业的通用性和泛化性程度？
王昊：当大家对机器人期望不高的时候，机器人进家就能带来很多惊喜；但你如果以人的智能水平标准去衡量机器人的时候，就可能会对它比较失望。机器人虽能覆盖大部分家庭任务，但受限于身体通过性、任务覆盖程度，仍存在一定局限性。所以泛化性体现在同一任务能在不同家庭环境中完成，例如应对高矮不一的桌面、宽窄不同的家具、易倾倒的物品，或是打滑的地面等，而非包揽所有家务。全球具身智能行业都在通过具身模型训练提升泛化能力，差异在于覆盖程度与表现。
王潜：总体来讲大家要给机器人一些耐心，虽然这个词已经存在近一个世纪了，但五年前我们才第一次实现机器人抓取眼前物品，此前机器人只是按预设轨迹不停地重复。所以我觉得机器人发展的速度在某种意义上要超过大家一般意义上的直觉，我毫不犹豫地认为真正意义上的Ahamoment就在不远的未来，可能比大家想象的要近一点。
问：在解决机器人泛化能力方面，除了数据问题外，自变量机器人还需突破哪些难点？
王昊：物理世界模型有很多相关模态与处理逻辑和数字世界不同。我们需要更高频的处理，视觉要做动态视觉而非传统静态视觉，从视觉运动中理解因果逻辑，我们要为视觉、语言、动作、触觉等设定不同的监督目标。我们现在其实一直在做2D到3D的映射，2D是多摄像头的视觉输入，3D是我们在三维空间里执行动作的这个过程，这是以往具身模型未处理过的问题，需要考虑好怎么把这个空间建构好。
王潜：现实物理环境中的物理规律高度复杂，而且会有大量不可控情况发生。比如我们的手指互相摩擦，轻搓的时候很顺畅，但当压紧的时候就会一跳一跳地滑动。这是因为手指是个可变形物体，加上它上面的摩擦是非线性摩擦，所以出现了高度随机性。这类情况在自动驾驶、语言模型、多模态及马拉松机器人中从来没有遇到过，但却是上肢操作能力里最为复杂和困难的事。随机物体抓取五年前才实现，感知物体和实际交互是两个完全不同并且差异极大的层次。
所以我们提出“世界统一模型”的目的就是希望这个模型从第一条训练数据到整个模型架构，都是为了捕捉物理世界中关键且难捕捉的特性而设计。它不应该是已有模型的延伸，也不应该从已有模型继承任何东西，它从一开始就为了这个任务服务。
问：未来家庭机器人进入家庭的价格预期是什么，能否让每个普通家庭都用得上？
王潜：我们尽可能让所有家庭都用得起，但价格上会有一定区隔。用汽车比喻，有基础款产品，也有中端及高端价位的产品。我们希望未来市场朝这个方向发展，实现普惠与技术平权，同时满足有差异化需求的消费者。
02边做边学：家庭机器人正在悄悄自我进化
问：发布会提到机器人将进入100个家庭、每个家庭采集100个数据，且行业认为1万数据是零样本泛化的卡点，Wall—B发布时已收集的“牛奶数据”量级是多少，该量级是否达到零样本泛化标准？