机器人基础模型仍处小规模
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模型：通用感知模型，能 仓库自动化的核心挑战之一是，机器人历来是为特定任务 而开发的，这些任务通常高度标准化，障碍物少（如光滑 地面、统一部件等) 在许多仓库中，这根本不是现实。随着物理人工智能商 环境，使智能体能够预 VLA模型：能够感知、解 业化，前景在于能够让机器人泛化并在各种环境中执行 测动态、模拟结果并规 广泛任务的模型。这不仅极大地增加了自动化更多供应 链的潜力，还扩大了机器人公司可服务的总目标市场, 美国风投对物理AI的投资1,2 则，将我们推入了AI时代。但这些扩展法则并不以相同 方式适用于物理AI。物理AI面临传感器质量与覆盖范围 、安全要求以及模拟数据限制等硬性约束。随着模拟技 术的进步，我们或许会看到扩展法则开始更像大型语言 模型所受益的幂律函数。 解决物理人工智能的公司正在采取多种不同的方法，例 如Scale AI为Physical Intelligence创建训练数据，从 而构建一个视觉-语言-动作（VLA）基础模型，使任何机
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