机器人学老问题新视角：基础模型只是把成本曲线左移
GlenBerseth · x · 2026-09-16
机器人学研究者 Glen Berseth 撰文梳理大基础模型在机器人任务上的最新进展，试图更准确地框定其成功与不足。
文章回顾了机器人学并非新领域——早在 Minsky 实验室时代，就已有用计算机视觉理解场景几何、规划机械臂抓取与装配的工作。近年的基础模型确实在这类固定场景物体操作任务上进一步提升了性能，并大幅缩短开发者产出方案所需的时间。
但他提出关键问题：领域该往哪个方向走才能实现柔性自动化所需的性能提升？工程领域的核心是理解性能-成本（时间/金钱/能量）权衡。既然固定环境的操作任务几十年来已能做到高性能，而可自动化的场景空间远大于此——例如自动驾驶多年来进步缓慢，难点在于需要闭环反馈以快速智能地适应环境变化。他引用 Jitendra Malik 的话「机器人学也关乎灵巧性与动力学」，并主张目标不应只是把成本曲线左移，而应是推高性能：更多物体种类、野外鲁棒性、多机器人/人机交互、实时控制，以及更好的硬件（人手依然令人印象深刻）。
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