在这届博鳌亚洲论坛的讨论中邵阳家具封边胶，个被反复提及的问题引发关注：人形机器人何时能迎来自己的“ChatGPT时刻”？虽然技术进展不断，但距离个真正可通用、可广泛使用的产品，似乎仍有段路要走。
“人形机器人发展至今，我们还没有看到像手机域的iPhone那样定义个时代的产品，也缺少像大模型域的ChatGPT那样人人都能用的产品。”3月25日，清华大学苏世民书院院长、人工智能理研究院院长薛澜在采访中如是说。
当天上午，在博鳌亚洲论坛的场分论坛上，薛澜作为主持人，直接将这个问题抛给了与会嘉宾。从各反馈来看，行业仍处于探索确定的早期阶段，数据瓶颈与泛化能力不足是主要挑战。关于“ChatGPT时刻”何时到来，业内观点不。
什么是“ChatGPT时刻”？星动纪元创始人陈建宇向财经记者解释，这代表着模型泛化能力和技术成熟度的个关键节点。“大致标准是，像ChatGPT刚问世时那样，你随便问个问题，它都能回答得不错。同样，机器人进入个陌生环境，你给出个指令，它基本也能完成得很好。”旦达到这水平，应用与分发的路径便会开。
陈建宇认为，目前距离这节点仍有差距，瓶颈在于模型的泛化。以庭场景为例，“每个庭的环境布局都是不样的邵阳家具封边胶，企业没有足够的资源和空间，或者缺乏客户的耐心，去每个庭里面单收集数据、单训练，同时这样的数据也计不过来。”
他进步指出，未来机器人要实现庭应用，需要机器人的模型能泛化到像ChatGPT样，在全新的环境中，给出任意的指令就能样本泛化，企业不需要任何新的采集数据、训练就可以部署，这是未来机器人庭应用的终目标。
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在陈建宇看来，这目标虽然尚需时日，但不会太远，“五到十年内能看到非常好的果”。
这几年，行业希望将大模型放在机器人上，让它具备通用能力。但从过去的实践来看，适用于机器人的模型很大程度上受限于数据邵阳家具封边胶，PVC管道管件粘结胶目前行业的数据采集率较低，这也是行业认为人形机器人走向大众的个关键阻碍。
商汤联创始人、大晓机器人董事长晓刚认为，从数据量来看，目前行业里大概有10万小时的量，他提及商汤目前在探索环境式速采，目标是在未来的两年内，例如2027年达到1000万小时的量，再做些加持可以达到上亿小时的别，“到那时，或许就能看到‘ChatGPT时刻’。”他乐观估计，这进程可能在两年内实现。
相比之下，vivo机器人Lab席科学邵浩的判断为审慎，他认为“ChatGPT时刻”可能仍需十年。
“从2012年度学习兴起，到2022年ChatGPT真正爆发，中间经历了十年。”在邵浩看来，ChatGPT的成功关键在于找到了条低成本、大规模获取费数据的路径，而机器人域至今尚未发现这样的路径。与文本这类维数据不同，机器人所需的数据维度，如何构建低成本的海量数据体系，仍是前沿研究向。
晓刚认为，目前行业欠缺个“确定”。当ChatGPT出来时，大知道背后是Scaling Law动，沿着这技术路线扩大数据规模会增加模型的规模，定能够得到收益，机器人行业还在等这样的确定。
但等待“ChatGPT时刻”前，并不妨碍人形机器人在工业等场景的应用。陈建宇认为，工业类的场景是垂直标准化的，可以在当前模型的基础上投入定的数据和力，将些关键岗位通，而个岗位就可以标准化复制到上万或者是数十万个场景。
百度集团执行总裁、百度智能云事业群总裁沈抖认为，庭场景是具身智能的“后步”，对能力要求，系统进入的难度大，十年内能否实现仍不确定。而危险场景、工业场景等标准化程度较的域，适先行磨落地。
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