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"机器东说念主领域仍处于蛮荒期间。"
这是英伟达机器东说念主控制Jim Fan，在 2025 年，行将收官之际给出的判断。
乍一听，这个论断若干有些逆耳。
毕竟，在这一年里，咱们照旧看到机器东说念主打乒乓球、打篮球，完成复杂的长程搬运与跨场景任务——
自然，也少不了各式翻车"冥"阵势。
但就像 Jim Fan，以及理智的网友反复指出的那样：
许多演示，本质上仅仅从上百次尝试中，挑选出来的最佳一次。
这背后，正好暴清楚机器东说念主领域于今穷乏融合、可复现的步骤评测体系的中枢问题。
也正因如斯，险些东说念主东说念主都能通过添加戒指词，声称我方达到了 SOTA。
除此除外，Jim Fan 还指出——
面前机器东说念主硬件进展快于软件，但硬件可靠性不及，反而戒指了软件的迭代速率；同期，主流的VLM → VLA期间范式自己也存在结构性问题。
以下为共享全文：
2025 年，机器东说念主领域教给我的 3 件事
所有这个词东说念主都在为 vibe coding 感到高兴。在节日敌视中，请允许我共享一下我对"机器东说念主领域狂野西部"的恐忧——这是我在 2025 年学到的 3 个训戒。
硬件走在软件前边，但硬件可靠性严重戒指了软件迭代速率
咱们照旧看到了极其精妙的工程宏构：Optimus、e-Atlas、Figure、Neo、G1 等等。
但问题是，咱们最佳的 AI 还远莫得把这些前沿硬件的后劲榨干。（机器东说念主）肉体的才智，较着强过大脑当今能发出的领导。
干系词，要"伺候"这些机器东说念主，频频需要一整个运维团队。
机器东说念主不像东说念主类那样会自我缔造：过热、马达损坏、诡异的固件问题，险些是浅显恶梦。
失实一朝发生，即是不可逆、也不优容的。
信得过被 scaling 的，惟一我的耐烦。
机器东说念主领域的基准测试，依然是一场史诗级倒霉
在大模子寰宇里，东说念主东说念主都知说念 MMLU、SWE-Bench 是若何回事。
但在机器东说念主领域莫得任何共鸣：用什么硬件平台、任务如何界说、评分步骤是什么、用哪种模拟器，照旧平直上确切寰宇？
按界说来说，每个东说念主都是 SOTA ——因为每次发新闻，都会临时界说一个新的 benchmark。
每个东说念主都会从 100 次失败里，挑出那次最佳看的 demo。
到 2026 年，咱们这个领域必须作念得更好，不成再把可复现性和科学标准当成二等公民。
基于 VLM 的 VLA 阶梯，总嗅觉不太对
VLA 指的是Vision-Language-Action（视觉 - 话语 - 动作）模子，当今这是机器东说念主大脑的主流范式。
配方也很纰漏：拿一个预检会好的 VLM checkpoint，在上头"嫁接"一个动作模块。
但仔细念念念念就会发现问题。VLM 本质上是被高度优化用来爬诸如视觉问答这类 benchmark 的，这平直带来两个后果：
VLM 的大多数参数，都做事于话语和常识，而不是物理寰宇；
视觉编码器被主动检会去丢弃低层细节，因为问答任务只需要高层连气儿，但对机器东说念主来说，狭窄细节对颖悟操作至关蹙迫。
因此，VLA 的性能莫得事理跟着 VLM 参数范畴的增长而线性提高。问题出在预检会目的自己就不合都。
比较之下，视频寰宇模子（video world model）显然是一个更合理的机器东说念主战略预检会目的。我正在在这个标的坎坷重注。
在 Jim Fan 的推文底下，不少网友也暗示了赞同。
有网友暗示，硬件的容错才智照实异常蹙迫：
硬件不竭导致迭代变慢，是一个常被低估的瓶颈。软件不错高频更新，但物理系统必须成就在可靠的机械基础上，而这需要确切时期去考据和打磨。
硬件很环节，但数据很蹙迫
在 Jim Fan 的计划中，硬件被放到了中枢位置，但与此同期，咱们也发现数据行为一个中枢元素被忽略了。
在机器东说念主探求中，数据塑造模子才智，而模子的证据又离不开硬件，这是其典型的全栈特点。
在本年，咱们照旧看到了像 Figure03、宇树 H2、众擎 T800、小鹏 IRON 机器东说念主、智元精灵 G2 等全新硬件现实。
从展示收尾看，这些新硬件在通顺才智上发扬亮眼：
岂论是宇树的翻跟头，照旧小鹏机器东说念主的步态阻挡，都已较着超出年头的平均水平，况兼证据了大型机器东说念主（成年东说念主身高）也能像微型机器东说念主一样机动。
但信得过现实的问题可能正如 Jim 和网友谈到的，如安在守护高性能的同期，进一步提高硬件可靠性，举例抗摔性、电板发烧、永劫期启动踏实性等工程层面的挑战。
在数据方面，本年最值得防范的例子之一是Generalist，它通过多半的数据范畴证据了具身智能的 Scaling law。
其中，数据越大，模子参数越高，模子在具体任务上的发扬也就越好，合适咱们在 LLM 上不雅察到的气候。
与此同期，也出现了像Sunday这么纰漏数据鸠合的定制化机器东说念主硬件。
这套系统与机器东说念主的手部协同瞎想，期骗手段捕捉手套鸠合东说念主类动作数据，并能以近90%的奏效用调遣为机器东说念主可用数据。
不异受到珍贵的还有Egocentric-10K，一个网罗了 1 万小时职责数据的大型数据集。
不错说，在具身智能领域，数据的蹙迫性已不言自明。但具体的数据阶梯仍未管理：东说念主类中心鸠合（可穿着开拓、Umi、视频）、真机遥操数据、仿真数据，以及互联网数据、数据模态、配比仍是通达问题。
2025 机器东说念主年度词汇—— VLA
在模子方面，VLA 毫无疑问是 2025 机器东说念主领域最热的词汇。
把柄伦敦国王学院、香港理工大学等探求机构的最新综述，仅 2025 年一年就发表了超 200 篇 VLA 职责。
前段时期更是有网友嘲谑说念：2026 年可能会有一万篇 VLA 职责。
那么，VLA 到底是啥呢？
纰漏来说，VLA 赋予了机器东说念主一个大脑，这个"大脑"不错同期治理以下三种模态的信息：
视觉 ( Vision, V ) ： 通过录像头感知环境，连气儿物体的情势、位置、颜料、景况和场景布局。
话语 ( Language, L ) ： 连气儿东说念主类的自然话语领导（举例，"把桌上的红苹果放到碗里"）并进行高层推理。
动作 ( Action, A ) ： 将连气儿的领导转动为机器东说念主不错实行的初级物理动作序列（举例，移动关节、捏取、鼓励等）。
传统机器东说念主常常需要为每个新任务进行特意编程或检会，而 VLA 模子通过大范畴数据学习，大致实行检会中未明确见过的任务，致使在生疏环境下也能职责，从而具备泛化性。
但正如 Jim Fan 在上头提到的，基于 VLM ( 视觉 - 话语模子 ) 的 VLA 模子，其骨架本质上是为问答和常识推理而优化的，其顽强的参数库和做事目的，与机器东说念主所需的物理寰宇考究操作存在严重错位。
在这篇综述中，咱们也找到了对 Jim Fan 冷落的不雅点的一些修起，以问答情势梳理如下：
Q：VLM 的视觉编码器倾向丢弃低层物理细节，仅保留高层语义（如"这是苹果"）。而这些狭窄细节正好决定了捏取、鼓励等动作的奏效用
A：将来的 VLA 需要整合物理驱动的寰宇模子，里面表征 3D 几何、物理动态、因果关系和可供性，罢了语义领导与物理精度的融合。
Q：由于 VLM 预检会目的与机器东说念主阻挡不合都，加多模子参数并不会线性提高性能。
A：通过"形态无关表征"解耦高层语义权术与低层现实感知阻挡，使通用机器东说念主大脑大致通过轻量适配器罢了零样本跨具身转移，从而证据数据范畴带来的泛化才智，而非盲目堆叠参数。
Q：Jim Fan 建议以视频寰宇模子行为机器东说念主预检会目的，因为它自然编码时序动态与物理轨则。
A：面前探求趋势是将寰宇模子才智"嫁接"到 VLM 上，举例检会数据驱动模拟器学习物理动态，再镶嵌 VLA 行为解耦里面模拟器，罢了显式权术，使 VLA 从"被迫序列生成器"转向主动物理感知智能体。
此外，在数据和评测基准方面，综述更倾向"仿真派"，冷落以模拟优先、失败为中心的数据范式。
一方面，依赖确切寰宇的大范畴异构数据不可无间，将来需转向高保真模拟环境生成各样化轨迹。
另一方面，应充分期骗失败轨迹，从中学习，提高数据期骗效用。
在评测方面，现存步骤过于依赖二元奏效用，难以反应鲁棒性、效用和安全裕度。将来必须进行更全面的才智评估。
One more thing
终末插播两条趋势性音信：
据摩根士丹利的探求，机器东说念主产业有望从面前的 910 亿好意思元激增至 2050 年的 25 万亿好意思元。
与此同期，硅谷巨头除微软 /Anthropic 外，通盘加码机器东说念主软 / 硬件。
是以，固然现实很骨感，但机器东说念主题材依旧 sexy～
参考衔接
[ 1 ] https://suyuz1.github.io/Survery/
[ 2 ] https://x.com/DrJimFan/status/2005340845055340558 [ 3 ] https://x.com/rohanpaul_ai/status/2004891515878080673
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