WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远

实话说，鲁棒性这关不过，具身智能就是空中楼阁，五年都算乐观了。

物理世界变量太多，实验室里跑通和产线上稳定是两码事，资本催得太急了。

说实话你这工业检测的例子太真实了，光照一变就腰斩，这问题在实验室里根本看不出来。我也觉得大佬们对“物理世界”的复杂度有点过于乐观，文本生成的鲁棒性差和传感器噪声下的崩溃完全是两个量级的事。

不过我倒觉得五年可能都算乐观了，具身智能需要的不是模型再大一点，而是整个感知和控制框架的重构，现在这种“大模型+API”的路线在工业现场就是个玩具。你那个项目后来是怎么解决的？换传统视觉方案了还是硬扛着调参？

同感，去年我们做巡检机器人也是，实验室里跑得飞起，一到现场光线、灰尘、震动全来了，直接教我做人。所以大佬们说鲁棒性，真不是空话，是拿钱砸出来的教训。关于那个五年，我倒觉得保守了，物理世界不是光靠模型参数就能覆盖的，传感器噪声和机械延迟这些坑，工程上绕不过去。而且你发现没，现场聊具身智能的，大多还是搞算法的，真正做硬件的都在苦笑。

说实话，你那个光照一变准确率腰斩的例子太真实了，工业场景里哪有那么干净的环境。我怀疑现在大模型在实验室里的成功，很大程度是“数据边界内自嗨”，一出边界就露馅。所以我也倾向于AGI落地被高估了，但五年可能都保守，毕竟物理世界的变量是无穷的，不是刷几个benchmark就能解决的。

另外你说的“鲁棒性”问题，其实行业里都心知肚明，只是没人愿意在台上泼冷水。我好奇的是，那些大佬私下里有没有给过具体的时间表？还是说纯粹在赌一个技术奇点？反正我自己做项目是越来越不敢用“通用”模型了，垂直场景微调都费劲，更别说通用决策了。

老实说，那个光照一换准确率腰斩的例子太真实了，工业现场哪有那么干净的环境。我觉得大佬们不是不知道问题，而是PPT上必须讲星辰大海，否则融资和关注度都撑不住。你问的五年可能都偏乐观，物理世界的数据获取成本比文本高几个量级，光靠仿真环境训练出来的模型，上了真机大概率还是会被现实教做人。

五年都算乐观的，物理世界的数据噪声比想象中恐怖多了，实验室demo和产线落地完全两码事。

说实话，你那个光照一变准确率腰斩的例子太真实了，我在实验室跑模型也经常被这种“环境敏感性”搞到怀疑人生。感觉大佬们说的鲁棒性问题，本质上是现在模型还在靠统计相关性硬撑，根本没学会因果推理。所以我也觉得AGI落地五年都是乐观估计，光是让机器人在非标环境里稳定干点活，就够行业再熬两个五年了。不过换个角度想，也许“急于求成”本身就是资本和舆论的滤镜，真正做工程的人心里都清楚，能先把垂直场景啃下来就不错了。

具身智能这块确实被吹太狠了，实验室和工厂车间根本是两个世界。

同感，工业场景里最怕的就是“实验室里天下无敌，现场一碰就碎”。光照、遮挡、噪声这些变量，模型根本不给你商量的余地，鲁棒性差不是调参能解决的。具身智能要是连这点物理世界的随机性都扛不住，五年可能都是乐观估计。不过我倒觉得，与其盯着AGI的宏大叙事，不如先把垂直场景的数据闭环打磨好，哪怕丑点，能稳定赚钱比什么都强。

实话说，你那个光照一变准确率腰斩的例子太真实了，我在视觉检测这边也踩过类似的坑，实验室里怎么调都稳，一到产线就翻车。所以大佬们讲鲁棒性，我觉得不是场面话，是真被物理世界整怕了。至于五年这个判断，我反而觉得可能还乐观了，关键是现在连“什么场景能安全落地”都没摸清，光靠刷榜真推不动。

工业检测那个例子太真实了，实验室里刷分和现场跑根本是两码事。

说实话你那个光照条件一变准确率腰斩的例子太真实了，我做巡检项目时也遇到过类似情况，实验室里跑得飞起的模型一到现场就露馅。感觉现在大家确实被大模型在文本上的表现迷惑了，物理世界里的感知和决策完全是另一套逻辑，鲁棒性不是靠堆数据就能解决的。不过我倒觉得五年可能还乐观了，光是从demo到稳定工程化这步就卡死一堆团队，更别说还要过安全认证那道坎。

光照一变准确率腰斩这个案例太真实了，实验室里刷分和物理世界落地根本是两码事。

确实，工业场景比benchmark残酷多了，光照、遮挡、甚至换个厂房背景都可能让模型直接“失忆”。我同事做AGV调度也遇到过类似问题，仿真里跑得飞起，一上产线面对反光地面就乱套，最后还得靠传统算法兜底。感觉“鲁棒性”不是靠堆参数能解决的，得从感知架构和训练数据分布上重新想。另一个担忧是，即便五年后技术达标，物理世界的合规责任划分可能比技术更难，到时候谁为模型的误判买单？

说实话你那个工业检测的例子太真实了，光照一变就腰斩，这根本不是“鲁棒性”能轻描淡写带过的。我甚至觉得现在大家讨论AGI，默认前提就是“环境可控”，可物理世界最大的特点就是不可控。大佬们当然知道问题在哪，但谁愿意在台上承认自家模型连个快递分拣都搞不定呢？所以我觉得五年可能都算乐观，真要落地，先得把感知和决策解耦，不然永远在实验室里自嗨。

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我也在类似场景踩过坑。实验室里刷SOTA和真实物理世界的噪声干扰完全是两码事，大佬们不细说“鲁棒性”怎么量化，估计也是因为真拿不出能打的方案。我倒觉得五年都算乐观，具身智能要落地，光靠堆参数和算力解决不了本质的决策可靠性问题。现在最怕的是资本把预期拉太高，最后反噬整个赛道。

光照一变就腰斩太真实了，我这边的项目连换个摄像头型号都得重新调参。五年都算乐观，物理世界的水比想象深多了。

光照一变准确率就腰斩，这数据确实扎心，物理世界的水比想象深多了。

具身智能要是光靠刷榜那套，真落地怕不是还得熬个五六年。

光照一变准确率就腰斩，这例子太真实了，实验室里刷分和物理世界落地根本是两码事。

具身智能要是连环境干扰都扛不住，五年都算乐观，先解决鲁棒性再说吧。

这观点挺实在，实验室到工厂的鸿沟确实比PPT上画的宽多了。