WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远

说实话我挺同意你那个工业检测的遭遇，我自己调多模态模型做质检也碰到过类似问题，换个车间灯光准确率就崩。感觉现在很多Demo都是精心调过参的，真丢到复杂环境里，鲁棒性差距一下就出来了。不过这五年我倒觉得可能还是保守了，毕竟从“能说”到“能做”之间那条鸿沟，不是光堆数据和算力就能填平的，物理世界的非线性因素太不可控了。

光照一变准确率就腰斩，这确实是硬伤，实验室里刷分和真实世界落地根本两码事。

同感，特别是光照一变准确率就腰斩这个，太真实了。我之前做巡检机器人也是，实验室里跑得飞起，一到现场反光、灰尘、震动全来了，模型直接变智障。感觉现在大家太执着于参数和刷榜，物理世界的干扰不是靠堆数据就能解决的，得从架构上重新想。

光照一变就腰斩太真实了，实验室里刷分和真物理世界完全两码事，五年可能都乐观了。

说实话挺同意你说的，鲁棒性这关过不了，具身智能就是空中楼阁。我这边做巡检机器人也遇到类似问题，实验室里跑得飞起，一到现场光线、震动、遮挡全来了，模型直接变傻子。感觉现在资本和媒体把AGI预期炒得太高了，但真正落地时那些“小问题”反而是最致命的。你那个GPT-4V项目后来怎么解决的？我很好奇有没有什么工程上的妥协方案。

提到具身智能就头疼，我们实验室跑仿真还行，一上真机就各种翻车，五年可能都保守了。

说实话，你那个GPT-4V光照一变准确率腰斩的例子太真实了，我在工厂里试过类似的视觉方案，最后发现不是模型不行，是整个pipeline在真实环境里根本稳不住。大佬们说的鲁棒性真不是客套话，现在语言模型可以靠海量数据硬扛，但物理世界里的传感器噪声、执行器误差、突发状况，每个变量都能让模型瞬间智商归零。我甚至觉得“具身智能”这个词本身就在回避问题，因为机器人不是“接个API”就能动的，它需要的是从感知到决策到控制的闭环验证，这套体系现在连实验室里都很少能跑通全流程。你说的五年可能都有点乐观，我看那些Demo背后全是工程团队手动调参，换个场景就露馅。不过我倒觉得这未必是坏事，至少说明大家开始意识到纯文本刷榜没意义了，逼着资本把钱往真正的物理AI上砸。就是怕热钱来得快去得也快，最后又留下一地鸡毛，像前几年的自动驾驶一样。你后面那个问题没打完，我也好奇大家是不是真敢把安全关键决策交给一个自己都解释不了的模型。

光照一变准确率就腰斩，这例子太真实了，实验室里跑通和现场扛噪完全是两码事。

说实话看完帖子我挺有共鸣的，尤其你那个GPT-4V在光照变化下准确率腰斩的例子，太真实了。我前阵子试过用多模态模型做简单的物体抓取定位，发现只要背景稍微复杂点，输出就跟抽风似的，完全没法用。所以大佬们嘴上说“迈向物理世界”，但真到落地环节，模型对环境的敏感程度简直像个没进过城的乡下人，稍微换个场景就懵了。

关于“鲁棒性”和“可解释性”，我觉得这俩根本不是并列关系，而是递进关系。现在连稳定都做不到，谈解释性其实有点奢侈。你问的两个问题我猜大概是“如何量化鲁棒性”和“实验室到工业的鸿沟怎么填”吧？我自己感觉，目前整个行业都在用大数据硬撑，但物理世界的噪声是无限维度的，这跟文本那种有限分布完全不是一回事。

另外我有个怀疑，可能“AGI加速”这个说法本身就是给资本看的叙事。你看那些机器人公司，融资时候吹得天花乱坠，但真正敢签对赌交付的没几个。五年这个判断我甚至觉得乐观了，除非哪天模型能在无人工干预下连续跑一个月不崩，否则谈替代物理决策系统都是自嗨。不过话说回来，这种悲观可能也是因为咱们做工程的被毒打多了，反而更清醒。

工业检测那个例子太真实了，光照一变准确率腰斩，这玩意儿谁敢往产线上放。我感觉大佬们说的鲁棒性其实是个系统工程问题，不光是模型本身，传感器、执行器、环境交互全得重做，现在大模型连静态图片都搞不定长尾分布，更别说动态物理世界了。五年我都觉得乐观，除非真有人愿意砸十年时间做数据闭环，不然具身智能就是个烧钱的无底洞。

说实话楼主这个工业检测的例子太真实了，我这边做安防巡检也踩过类似的坑，换个摄像头角度模型就抽风，最后还得靠人工兜底。感觉大佬们说的鲁棒性不是没意识到，而是实验室里压根没有那种脏乱差的物理环境。所以我觉得五年可能都乐观了，尤其具身智能要过的坎不只是算法，还有硬件成本和安全认证这些硬骨头。不过话说回来，如果真能先把“窄场景的稳定闭环”跑通，哪怕不叫AGI，也比现在空谈通用性有价值得多。

同感，去年我们做巡检机器人也踩过类似的坑，模型在实验室跑得飞起，一到户外阳光直射就各种误判，根本不敢直接上产线。感觉现在AGI的讨论确实有点被资本和媒体带节奏了，大家光盯着benchmark刷分，但真正落到物理世界要解决的传感器噪声、时序一致性这些问题，跟纯文本生成完全不是一个量级。你说的五年我甚至觉得都偏乐观，光是把“可解释性”从论文变成工程可用的标准，就够行业熬一阵子了。

说实话，你那个光照一变准确率腰斩的例子太真实了，我在安防项目里也踩过类似的坑，换个摄像头角度模型就跟失忆了一样。感觉现在大家容易把benchmark上的分数直接等同于落地能力，但物理世界的噪声和长尾问题根本不是刷榜能解决的。不过我倒觉得五年可能还是乐观了，光是数据采集和标注的成本就能拖垮一堆创业公司。

说实话，你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我手里好几个POC项目也是这么黄的，客户一看鲁棒性测试直接摇头。大佬们在台上谈“可解释性”的时候，我甚至觉得他们有点避重就轻——现在连人在回路里的决策都做不利索，更别说放手给机器独立操作了。我倒不觉得AGI本身是伪命题，但“落地比想象远”这个判断我是举双手赞成，尤其是具身智能这块，物理世界的噪声和长尾根本不是靠堆参数能解决的。你问的那个问题我特别想接一句：如果连工业检测这种受限场景都搞不定，那自动驾驶在开放道路上凭什么让人信服？另外我怀疑，现在AI圈子的估值逻辑已经把“未来五年”的预期透支了，到时候资本耐心一过，可能连实验室demo都会缩水。所以我的态度是，与其追着WAIC的口号跑，不如先把手头那几个能稳定跑一年的小场景做扎实了。

说实话我特别有同感，去年我们做农业视觉识别也是，模型在实验室里跑得飞起，一到户外逆光加尘土就直接罢工。感觉大家现在都在卷benchmark，但真正落地时那些“小问题”才是拦路虎。物理世界的不确定性比文本复杂太多了，五年可能都算乐观的。

不过我倒觉得，这未必是坏事，至少大佬们愿意承认鲁棒性是命门，说明行业开始冷静了。与其急着吹AGI，不如先把传感器融合和边缘计算这种脏活累活做扎实。你那个GPT-4V项目后来有试过加数据增强或者换模型吗？我挺好奇有没有什么补救办法。

光照一变就腰斩太真实了，实验室和工厂之间隔着一整个工程化的鸿沟。

五年可能都算乐观，物理世界的坑比想象中深多了。

说实话，你这个工业检测的例子太真实了，光照一变准确率腰斩，这几乎是所有从demo到落地的人都会撞上的墙。我也觉得大佬们不是不知道问题，而是资本和舆论需要他们讲一个“加速”的故事，不然估值和关注度撑不住。鲁棒性这事儿说起来轻飘飘，但做起来是无穷无尽的corner case，大模型在纯文本世界里可以靠海量数据硬扛，可物理世界的噪声、遮挡、动态干扰根本没法靠堆数据穷尽。可解释性更是个无底洞，工业场景里客户敢让一个黑盒去拧阀门吗？出事谁负责？所以你说的五年可能都乐观了，我觉得关键不是模型本身，而是传感器、执行器、控制理论这些老工程学科跟AI的融合速度，这玩意根本不是刷榜能解决的。另外你说的“Coding之后的新趋势”，我倒觉得具身智能方向没问题，但投资人预期和学术产出之间明显有错位，现在就像拿着地图找宝藏，地图是画出来的，路得自己一步步踩。你问的两个问题其实指向同一个核心——在什么条件下，我们才敢把物理世界的决策权交给一个统计模型？这恐怕比AGI本身更难回答。

光照一变就腰斩太真实了，实验室和工厂之间隔着整个工程化鸿沟。

具身智能现在就是拿着锤子找钉子，五年都算乐观了。

确实，WAIC上大家口径都挺统一的，但一聊到落地细节就含糊了。我搞机器人导航也有同感，仿真里跑得飞起，一到真实环境传感器稍微抖一下，决策直接乱套。

你说的光照变化导致准确率腰斩太真实了，这种case在实验室报告里根本看不到。感觉现在很多“突破”都是特定条件下堆出来的，离“鲁棒”这词还差着十万八千里。

我倒觉得五年可能都乐观了，物理世界的不确定性不是靠更大模型就能硬扛过去的。大家现在都在炒概念，真到做产品那步，坑比想象中深多了。

确实，WAIC上那些大佬的调子越唱越高，但一追问到落地就全是“长期主义”了。你那个GPT-4V光照一变就腰斩的例子太真实了，我在工厂里试过类似方案，最后发现不是模型不够强，是现场环境根本不给“标准输入”的机会。感觉现在大家太迷恋benchmark上的小数点提升，反而忽略了物理世界那堆脏活累活，这差距真不是靠堆算力能抹平的。