Ben Lorica：让 AI 智能体造机器人而非控制机器人，变分自动化迎来新范式
bigdata · x · 2026-10-28
Ben Lorica 在 Gradient Flow 发文《我改变了关于世界模型的看法》，提出一个新问题：与其让一个大神经网络控制机器人，不如让 AI 直接参与构建机器人本身。
核心观点
- 仓库、工厂、食品加工中大量存在「变分自动化」（variational automation）任务：机器和工位基本固定，但包裹位置、货物形状、线缆弯折方式每次都不同，传统自动化成本极高。
- 瓶颈在于：机器人缺乏语言模型那样的海量物理经验数据；每个新应用仍需工程师组装感知、抓取、运动规划与恢复系统；仿真本身构建成本高；商业标准苛刻——必须快速可靠，而非精心挑选场景的 demo。
- 文中梳理了四种构建机器人的路径：传统模块化组合（可靠但每应用需大量工程）、新兴的 VLA（视觉-语言-动作）模型等。
- 新范式：用 coding agents 从可复用的机器人技能库组装程序，在仿真中测试并自动修复问题，从而大幅降低机器人软件测试与修复成本。
作者借此修正了自己此前「机器人走向通用基础模型」的判断：模型越来越容易买到，更难的是把数据用起来，而现在连造机器人本身的工程工作都可能被自动化。
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