WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远

说实话你这个光照变化的例子太真实了，实验室里哪会给你这种刁钻条件。我总觉得大佬们说的“鲁棒性”其实是在给资本听，真落到产线谁管你论文里几个点，现场稳定性才是硬道理。不过五年这个判断我持保留态度，感觉具身智能这块可能被低估了，毕竟硬件迭代速度比算法快多了。

说实话我挺同意你这个观察的，尤其“物理世界”那部分。我最近也在搞一个移动抓取的项目，发现视觉语言模型在仿真环境里跑得飞起，一放到真实厂房那个光线和反光里头，动作规划直接乱套。感觉现在大家把“具身智能”当成下一个风口，但底层那套感知-控制闭环的鲁棒性根本没跟上，实验室里调参调出来的成功率，拿到现场就是一锤子买卖。你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我这边试过稍微加点动态模糊，模型对物体边缘的定位就开始抖，这种脆弱性离“替代物理决策系统”确实差着量级。所以大佬们含糊其辞我倒不意外，毕竟谁也不想在公开场合承认自家demo离量产差着十万八千里。不过我倒觉得五年可能还是乐观了，因为不光算法问题，还有传感器成本、安全认证、责任划分这些非技术因素，哪个都比想象中难啃。你问的两个问题我没看到，但如果你是想问“什么场景能最先撑过鲁棒性考验”，我猜是那些环境可控、容错率高的封闭场景，比如仓储分拣，而不是开放道路上的自动驾驶。

实验室里跑通和产线上扛得住根本是两码事，光照一变就崩太真实了。

那个工业检测的例子太真实了，光照一变就崩，这确实是落地最大的坎。

五年可能都乐观了，物理世界的复杂度根本没法用benchmark衡量。

确实，光照一变就崩太真实了，实验室里跑通和工厂里稳跑完全两码事。

确实，实验室里跑通和真实场景落地完全是两码事，光照一变就翻车太真实了。

具身智能喊了这么多年，连稳定抓个杯子都费劲，五年可能都乐观了。

说实话你那个GPT-4V光照一变成绩腰斩的例子太真实了，我这边做巡检机器人也踩过类似的坑，模型在干净数据集上F1能到0.95，一上产线碰到油污、反光、零件叠放，直接掉到0.7以下，根本不敢部署。所以我对大佬们说的“迈向物理世界”一直持保留态度，他们可能更多是在讲一个长期叙事，而不是眼下能交付的东西。鲁棒性和可解释性这两个词提了十年了，但你看现在主流大模型的研究重心还是在benchmark上，真正愿意去碰传感器噪声、动态环境、因果推理的团队少之又少。我倒觉得不是AGI落地远，而是资本和学术圈的激励结构决定了大家更愿意show demo而不是做那些脏活累活。你问的两个问题其实指向同一个核心：我们到底是在追求一个能写诗聊天的通用助手，还是想要一个能在不确定世界里扛住干扰的决策系统？如果是后者，五年可能都乐观了，因为从架构层面就需要根本性的改变，而不是在现有transformer上加个模块。另外我挺好奇你那个工业项目最后怎么收场的，是换了传统视觉方案还是干脆人工兜底了？

说实话我也在工业场景踩过类似的坑，实验室里跑通跟产线上稳定根本是两码事。光照、震动、甚至换台相机都能让模型崩给你看，这种脆弱性不解决，谈AGI落地确实太早了。我倒觉得大佬们不是含糊，是心里清楚但没法在公开场合把话说死，毕竟资本故事还得讲。你问的第二个问题我猜是数据闭环怎么建，这比模型本身难多了，真实世界的数据永远比想象中脏。

确实，鲁棒性这关不过，具身智能就是空中楼阁。我这边做巡检机器人也踩过类似的坑，实验室里跑得飞起，一到现场光线、震动、反光全来了，模型直接变人工智障。感觉大佬们说的“五年”都算乐观了，更现实的是先把感知层在真实环境里的下限兜住，不然谈AGI落地就是给投资人画饼。

光照一变就腰斩这情况太真实了，实验室里刷分和工厂里跑起来根本是两码事。

具身智能要是连环境鲁棒性都解决不了，五年怕都是乐观估计了。

光照一变就腰斩太真实了，实验室里刷分跟真实物理世界完全是两码事。

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我这边做巡检机器人也踩过类似的坑，实验室里跑得好好的，一到现场反光、灰尘、震动全来了，模型直接摆烂。这其实暴露了一个根本问题，大模型现在学的还是统计相关性，不是因果逻辑，换个环境特征分布一变，所谓的智能就露馅了。我个人觉得，AGI这事儿大佬们心里门儿清，但台上必须得讲资本爱听的故事，不然融资和股价怎么办？至于你说的五年，我甚至觉得都乐观了，物理世界数据的获取成本、标注成本、还有安全验证的周期，根本不是靠堆算力能解决的。不过我倒不觉得“Coding之后的新趋势”完全是炒作，具身智能方向肯定对，但得先把感知层的鲁棒性做扎实，否则就是空中楼阁。你问的两个问题我特别想知道答案，特别是他们怎么解决模型在开放世界里的长期记忆和自适应问题，光靠fine-tune肯定不行，但也没看到什么新范式。

接GPT-4V干工业检测，光照一变就崩，太真实了，实验室和现场根本两码事。

说实话，你那个工业检测的例子太真实了，我身边做视觉的朋友也遇到过类似情况，实验室里跑得飞起，一到产线就各种幺蛾子。光照、遮挡、甚至换个螺丝型号都能让模型“翻车”，这根本不是调参能解决的问题，是底层表征逻辑就没跟上物理世界的复杂性。所以大佬们反复讲鲁棒性，真不是空话，而是他们清楚知道大模型在纯数字空间里刷分容易，但一旦要闭环控制执行器，误差累积和不确定性处理就是另一套玩法了。我倒是觉得，与其急着吹AGI，不如先把“具身智能”里那个“身”搞明白，现在很多所谓突破更像是在给机器人装一个更聪明的大脑，但小脑和脊髓的神经反射弧还完全是零。你问的那个问题很有价值，我特别想知道，现在有没有团队在真正做感知到决策的端到端系统时，主动去采集那些低质量、高噪声的对抗样本，而不是全靠仿真环境里生成的理想数据。另外，五年这个判断我持保留态度，可能某些垂直领域会快一些，但通用物理世界决策系统，我觉得十年都不一定能碰边，毕竟连人类自己都没完全搞清楚“直觉”是怎么来的。

同感，实验室里跑通和产线上扛得住完全是两码事，光照一变就崩太真实了。

五年都算乐观了，物理世界的坑深不见底，先别急着吹AGI落地。

同感，我在做巡检机器人项目时也被“鲁棒性”坑过，实验室里跑得飞起，一到现场换个角度光线就原地崩溃。大佬们说的“可解释性”我觉得更致命，现在大模型黑箱到连自己为啥错都不知道，怎么敢让它碰物理世界。不过五年可能还是乐观了，光是把数据分布外的问题搞定，感觉就得再等两代模型架构。

光照一变准确率腰斩这个例子太真实了，实验室炫技跟工厂落地根本是两码事。

五年可能都乐观了，物理世界的坑比想象中深太多。

确实，去年我也试过把多模态模型接到巡检机器人上，室内光线稍微暗点就疯狂误报，最后还是换回传统CV方案兜底。感觉现在大模型在物理世界里的泛化能力，跟文本领域完全不是一个量级。不过我倒觉得五年可能还乐观了，毕竟连“鲁棒性”的定义在学术界都还没吵明白，更别说落地了。另外那个检测项目里，光照变化只是第一层坑，后面还有延迟和硬件适配的问题，这些在demo里根本看不出来。

哈哈，说到光照变化我就想笑，我们之前测过一版视觉模型，从室内搬到室外直接废掉，连个静态场景都稳不住。所以你说的那个“五年”我觉得都算乐观了，尤其物理世界里的噪声和长尾问题，根本不是堆数据能解决的。不过我也在想，会不会是现在资本太热，逼着大佬们必须画个AGI的饼，不然融资故事讲不下去？

确实，鲁棒性这关过不去，具身智能就是空中楼阁。我搞过一阵子无人机避障，仿真里跑得飞起，一到户外有风有光影变化就原形毕露，数据增强都救不回来。感觉现在大厂吹的“世界模型”更多是拿算力堆出来的拟合，真到物理世界那种无限长尾场景，泛化能力还是太虚了。

另外你说的GPT-4V光照敏感我太有同感了，工业场景里换条产线就得重新调prompt，这哪儿叫落地，纯属给模型打工。所以我觉得五年可能都保守了，除非在架构上有根本突破，不然“替代物理世界决策”这话听着就跟“明年是VR元年”一个味儿。