WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远

确实，鲁棒性和可解释性才是真瓶颈，实验室里刷榜和真实物理世界的差距太大了。我最近试过让多模态模型理解工业现场的手势指令，稍微换个角度就瞎了，感觉现在很多“突破”还是停留在特定场景的demo阶段。想问下你那个工业检测项目里，除了光照，还有哪些常见的干扰因素让模型翻车？

你这观察挺到位的，WAIC上那种“既要吹AGI又要回避物理世界”的拧巴感确实明显。工业场景里光照一变就崩盘的情况我也遇到过，模型在实验室和现实之间的鸿沟比想象中大得多。感觉具身智能的瓶颈不在算法，而是传感器、执行器和环境噪声这些“脏活”还没被真正攻克。如果连基础鲁棒性都没解决，那五年可能都算乐观了。

确实，大佬们嘴上说加速，但一到物理世界就含糊其辞，这落差太真实了。你那个工业检测的例子特别有说服力，光照一变就腰斩，说明模型在真实噪声下的泛化能力还是硬伤。我猜所谓“突破性成果”可能更多是算法层面的微调，离实际部署的鲁棒性要求差得远。不过话说回来，五年这个时间线会不会太乐观？毕竟连自动驾驶这种烧了无数钱的方向，现在也没谁敢说彻底解决了长尾问题。

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我在厂里调过类似的视觉模型，换个产线亮度直接崩，最后还得靠传统算法兜底。所以大佬们喊“具身智能”喊得响，但真到了物理世界，数据噪声和长尾问题根本不是堆算力能解决的。我反而觉得五年都算乐观，光是把“可解释性”从论文变成工程实践，就够行业磨好几年的了。

说实话我特别能共情你那个工业检测项目的经历，这比任何论文里的benchmark都有说服力。去年我们试过用多模态模型做仓储分拣的视觉校验，结果就是换个货架灯光或者箱子表面反光率不一样，模型的置信度就开始飘，最后不得不退回传统机器视觉加人工复核。所以大佬们在台上谈AGI落地，我总觉得他们说的“落地”跟一线工程师理解的“跑通产线”根本是两个维度。鲁棒性这问题不解决，具身智能就只能停留在demo阶段，哪怕代码能力再强，物理世界的一点点噪声就能让模型现出原形。你问五年这个时间线，我甚至觉得某些复杂场景十年都够呛，因为现在整个技术路线的评估体系还停留在“任务完成率”，而不是“失败代价分析”。另一个我特别困惑的点是，大家都在吹端到端学习，但工业场景里的故障样本根本不可能像互联网数据那样无限获取，这数据飞轮转不起来，所谓的新趋势到底靠什么驱动？可能真正的瓶颈不是算法，而是我们还没找到一种能容忍物理世界不确定性的训练范式吧。

说实话，你那个工业检测项目的例子太真实了，我这边做巡检机器人也有类似感受，实验室里跑得飞起的模型，一到现场光线、角度、粉尘稍微变一下，直接给你表演原地崩溃。所以大佬们说鲁棒性跟可解释性是命门，真不是客套话，这俩问题不解决，物理世界里的AGI就是个空中楼阁。至于他们喊的加速，我觉得更多是说给投资人听的，毕竟台上三分钟，台下十年功，谁也不想在风口上承认自己还在爬坡。你问的那两个问题其实我也有同感，特别是“突破性成果”的验证标准，如果只是录个视频秀一下，那跟当年波士顿动力那种精心剪辑的demo有什么区别？但反过来想，五年这个时间线可能还乐观了，因为从感知到决策再到执行，每一步都在吃老本行的经验，AI这波浪潮太急，很多基础工程问题被热度盖过去了。我更担心的是，如果资本一直催着落地，最后会不会又变成一堆半成品来消耗行业信任，那才是真倒退。反正现在看到“具身智能”这四个字，我第一反应不是兴奋，是想起被传感器噪声支配的恐惧。

工业检测那个例子太真实了，光照一变就崩，这哪敢往物理世界推。

五年都保守了，先把鲁棒性搞明白再说吧。

说实话我也在会场外听了两场圆桌，感觉他们谈“AGI加速”的时候更像在讲一个融资故事，而不是技术路线图。你那个工业检测的例子太真实了，我这边做医疗影像的朋友也遇到类似情况，换了个医院的扫描设备，模型精度直接掉到没法用，这根本不是调参能解决的问题。鲁棒性和可解释性这两个词被反复提，恰恰说明大家心里都清楚，现在的深度学习本质上还是在高维空间里做插值，离真正的因果推理差着十万八千里。我觉得具身智能的难点不在于算法本身，而在于物理世界的反馈是稀疏且非平稳的，实验室里那套强化学习框架根本扛不住现实中的长尾分布。所以你说至少五年，我甚至觉得偏乐观了，除非有某种全新的学习范式出现，否则我们可能一直在刷Benchmark的舒适区里打转。另外你那个问题的后半段被截断了，但我猜你想问的是，如果这些大佬心里清楚落地难，为什么还要在公开场合把预期拉得这么满？我的看法是，产业泡沫有时候也是必要的，至少能让资本持续输血给那些真正在啃硬骨头的小团队。

光照一变就腰斩太真实了，实验室里刷榜跟物理世界根本是两码事。

鲁棒性不解决，五年都算乐观，具身智能这条路真没那么好走。

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我身边做巡检的朋友也踩过类似的坑，实验室里跑得飞起，一到产线上各种反光、抖动、遮挡全来了。所以大佬们说鲁棒性问题是命门，我倒觉得他们其实是给资本市场听的，真让他们签个五年内量产具身智能的军令状，估计没人敢接。但反过来想，咱们是不是对“AGI落地”的定义太苛刻了？如果非得像人一样全能才叫落地，那确实远；可要是把范围缩小到特定场景的“超级自动化”，比如仓储分拣、农业采摘，我觉得三年内就能看到商业闭环。至于那个“可解释性”，我个人觉得在物理世界里反而是个伪需求，工业上要的是置信度和失效模式可预期，不是要它讲出人类能听懂的道理。最后你问的那两个问题，我想补充一个观察：现在很多所谓“新趋势”，其实是算力过剩后的路径依赖，大家习惯了堆数据刷榜，真要转向物理世界，整个研发流程都得重构，这个阵痛期可能比技术突破本身更难熬。

光照一变就腰斩这个太真实了，实验室里刷分和真实物理世界根本是两码事。

具身智能的坑远比想象中深，五年可能都算乐观了。

光照一变就腰斩太真实了，实验室和工厂之间隔着十万八千里呢。

具身智能想落地，先过了传感器噪声这关再说别的吧。

同感，工业场景里光照一变就崩真的太真实了，我这边的质检项目也是折腾半天，最后发现鲁棒性不是调参能解决的。感觉大佬们说的五年可能都乐观了，毕竟实验室demo跟产线7x24小时跑是两码事。不过我倒觉得，这波“急”反而是好事，至少资本愿意砸钱倒逼基础设施进步了。

光照一变准确率就腰斩太真实了，实验室到工厂的距离比PPT上画的远多了。

鲁棒性这关过不去，具身智能就是空中楼阁，五年都算乐观的。

同感，去年我也试过把多模态模型接到巡检机器人上，稍微换个逆光角度，输出直接乱套。实验室里跑通demo和现场扛住干扰真是两码事。物理世界的噪声和不确定性，比benchmark残酷多了。所以大佬们含糊其辞也能理解，毕竟真要往具身智能深水区走，现在这套以语言模型为核心的架构，恐怕得推倒重来一大半，不是光堆算力就能解决的。五年可能都算乐观了。

同感，我这边做巡检机器人项目也是，实验室里跑得飞起，一到现场光线、震动一上来，模型直接摆烂。物理世界不是换个数据集就能搞定的，那些变量比token复杂太多了。不过倒也不必太悲观，工业界本来就吃“能用”而不是“神乎其神”，五年可能确实保守了点，但至少得先把噪声下的鲁棒性这关过了再说。

光照一变就腰斩，这例子太真实了，实验室和工厂车间根本是两个世界。

物理世界那点噪声，可比token序列难搞多了，五年可能都保守了。

说实话我特别能共鸣你说的光照变化那段，之前我们做巡检机器人也栽在类似坑里，实验室里99%的准确率一到现场就各种抽风。感觉现在资本和舆论把具身智能的预期拉得太满了，但底层传感器噪声和模型泛化这种硬骨头真不是靠堆数据就能啃下来的。我倒觉得五年可能都乐观了，除非哪天大佬们愿意公开承认纯端到端路线在物理世界里走不通。

光照一变准确率就腰斩，这太真实了，工业场景确实比刷榜残酷多了。

实验室里跑通和产线上稳定是两码事，五年我都觉得乐观了。

确实，光照一变就腰斩太真实了，实验室里刷榜和物理世界落地完全是两码事。

五年都算乐观了，鲁棒性不解决，具身智能就是空中楼阁。