北京
- 克雷西 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
機器人也開始內卷了，一位表現極其離譜的“新員工”，直接拉高了機器人的“就業門檻”。
具身智能獨角獸Generalist，剛剛推出了最新的研究成果——新模型Gen-1。
在包裝手機和折疊紙箱這些精細活兒上，它把機器人的成功率從64%硬生生拉到了99%，幾乎告別了手殘職業病。
以前折疊一個標準紙箱需要慢悠悠地磨掉34秒，現在GEN-1僅用12.1秒就能完成，效率直接開啟了3倍速模式。
而且，GEN-1的表現，也用實際表現驗證了機器人領域的Scaling Law。
機器人模型卷出新高度
GEN-1上崗后的表現簡直像是在倍速播放，而且即便面對維護掃地機器人200次這種枯燥任務，它也能穩如泰山。
甚至連續裝箱1800次，也能從從容容游刃有余。
更離譜的是它處理突發狀況的腦回路。
如果零件在流水線上被意外撞歪了，它絕不會傻站在那兒報錯，會自己切換抓取角度，甚至動用兩只手配合著把活干完。
這種靠直覺解決問題的即興智能，讓它在處理亂七八糟的雜物時表現得像個干了十年的老師傅，那種死讀程序的鐵疙瘩僵硬感徹底消失了。
用人類活動記錄訓練機器人
為了讓GEN-1具備使機器人變身“全能打工人”的能力，研發團隊對數據處理架構進行了重寫。
他們沒有死磕昂貴且難以擴展的機器人遙操作數據這條老路，轉而通過低成本穿戴設備捕捉了數百萬項人類活動記錄，讓AI像看電影一樣預習物理世界的潛規則。
這種“去機器人化”的預訓練方案巧妙繞過了數據規模的瓶頸，讓基礎模型在接觸機械臂之前，就已經從人類視角洞察了空間、時間與物理因果。
這種基于50萬小時高保真物理交互數據集練就的底座，讓它的學習效率直接起飛，達到了前代模型的10倍。
哪怕是面對從未見過的奇怪任務或陌生的機器身體，給GEN-1一個小時的實機演示，也能讓它火速入職。
另外，為了讓機器人的動作不再卡成PPT，以及實現實時操控，研發團隊還在推理端祭出了兩項關鍵技術。
首先是專門為物理世界打造的分頁注意力（Paged Attention）機制。
在處理PB級別的物理交互數據流時，傳統的內存管理方式容易導致計算資源分配不均，進而產生響應延遲。
Paged Attention通過更高效地調度計算資源，解決了動作指令發射時的調度難題，確保每一個動作指令都能在毫秒級的時間維度內即時發射，讓AI的反應速度能跟上現實世界的物理節奏。
配合演進的還有一套Harmonic Reasoning系統。它作為推理層面的核心組件，改變了以往單一路徑預測動作的死板模式。
它允許模型在輸出指令時通過多尺度的動態調節來引導權重，使其在執行折疊紙箱或包裝手機等復雜動態任務時，能夠展現出超越單一模型權重分布的性能上限。
研發團隊為此投入數月時間優化訓練穩定性，并編寫了大量自定義內核來壓榨硬件算力的極限。
機器人領域的Scaling Law
GEN-1的性能跨越，證明了Scaling Law在物理世界依然有效——只要喂夠了數據和算力，機器人的腦子也會產生“開竅”時刻。
通過大規模預訓練，機器人不再生硬地模仿動作序列，自己悟出了空間、時間和因果關系的規律，感知到了物體之間的相互影響。
有了直覺之后，機器人干活就開始帶點“靈性”。當任務中途出現沒見過的阻礙，它會自發嘗試一些教學大綱以外的操作，比如發現東西塞不進去時會像人一樣晃晃袋子。
這種即興解題的能力源于它真正理解了“動作會導致后果”的邏輯。
即使現場零件被意外撞歪，它也能憑直覺找回節奏，不需要人類像保姆一樣每一步都盯著糾錯。
這種在真實世界摔打出來的經驗，讓原本懸浮在百科全書里的抽象文字變成了實打實的行動力。
研發團隊通過對齊技術，給這種即興天賦裝上了“導航儀”，確保機器人“臨場發揮”的動作依然會嚴絲合縫地待在用戶設定的規范里。
這種進化，讓機器人從一個只能按部就班的機器，變成了一個真正懂物理常識、能獨立處理復雜局面的“職場老手”。
DeepMind大牛創業成果
GEN-1的底層邏輯，源于資深團隊在機器人領域的長期積累，創始人Pete Florence的技術背景，為這一方案提供了深厚的理論底色。
他曾任Google DeepMind高級研究科學家，通過Dense Object Nets等工作探索了視覺引導下機器人從感知到動作的端到端學習路徑。
在谷歌PaLM團隊工作期間，他作為核心力量參與并主導了PaLM-E、RT-2等多個具備代際跨越意義的機器人項目。
2024年，Pete Florence離開谷歌并創立了Generalist。
即便在他離職后的2025年3月，DeepMind在發布的Gemini Robotics論文中依然四次引用了他參與合著的研究。
https://generalistai.com/blog/apr-02-2026-GEN-1
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