人形机器人，也成为了AI圈最大的骗局？

最近，在一场于MIT举办的讲座里，Meta的首席AI科学家LeCun，将机器人界最大的秘密，一语道破了——

这些公司，根本不清楚怎样去使得机器人变得足够地「聪慧」，或者换句话讲，至于达标为那般能够实现通用智能所应有的那种充分程度 。

家用机器人的实现，还需要AI领域取得一系列突破。

机器人于工厂之中拧螺丝，机器人于工厂之中搬货等各类运作，凭借专门性质的任务训练能够充分达成这些操作，然而，若要使它们在家里面进行叠衣服的动作，若要使它们在家里面完成倒水的行为，若对于它们在家里面实现理解人的意图这件事情来说，达成起来依旧存在着很大的困难 。

他将这种差距，比作「窄智能」和「通用智能」的鸿沟。

然而，突破的关键所在之处，正是去塑造构建一款明明切实能够进行规划的一种架构名叫「世界模型」，也就是那种具备拥有可以学习领会以及预计估计推断物理世界系统的能力的架构 。

未曾料想到，LeCun讲出的这番话语，再度触动了如同马蜂窝一般的状况，直接朝着这场狂热的态势，泼洒了一盆凉水，进而引得机器人界当中的大佬，纷纷上阵进行愤怒地斥责 。

特斯拉Optimus AI团队负责人Julian Ibarz，明确表示，自己不会认同LeCun所持有观点，宣称自己态度为不同意 。

在其内部，特斯拉存有对于怎样能够疾速达成通用人形机器人而言这般的情况，已然具备极具明晰的思路。

Figure的创始人Brett Adcock径直大声呼喊，“谁去告知一下LeCun，叫他别再装作姿态很高的样子了，则亲自投身实干一番吧”！

Yann LeCun：

LLM只是记忆力好，智商还不如猫

约恩·勒丘恩始终处于时代主流认知的领先位置，可好似每一回都是正确无误的 。

于1987年，他取得博士学位，其获取学位之处是如今被称作索邦大学（Sorbonne）的地方，彼时他的论文英文标题为《Connectionist Learning Models》即「连接主义学习模型」 。

论文的核心是建立了神经网络中反向传播算法的理论基础。

而在当时，大多数人还在研究专家系统。

他怎么想到这个研究方向的？这又如何影响了他以后的职业发展？

于麻省理工学院演讲里，杨立昆回首了他是凭借怎样的方式踏入人工智能研究这条道路的，。

大学就读期间，他有某种程度的意外发觉，原来在五十年代至六十年代这个阶段，其中涵盖1981年荣获诺奖的David H. Hubel以及Torsten N. Wiesel等人士，就已然着手思考“自组织”的问题了，所说的“自组织”问题指的是系统怎样自我组织开展学习 。

这一方向后来催生了「机器可以学习」的早期想法。

他觉得这个想法特别迷人，而且当时他「初生牛犊不怕虎」——

我始终觉得，生物学为工程给予了诸多启发，于自然界里，一切存活之物皆具备适应能力，只要存有神经系统便能够学习。

所以我有了一个想法，在那一时刻到来之际，或许我们人类并非拥有着超乎想象的高度智慧，而针对构建智能系统这件事情而言，最为可靠且值得信赖的方式，大概是促使它依靠自身的能力去逐渐掌握变聪明的途径。

也许，正是这种「愣头青」的心态让他走上了机器学习这条路。

他坦言，当时「机器学习」不是AI研究的主流。

由于当时几乎无人从事相关研究，他一度难以找到博士导师。

然而，在此之后，他同Geoffrey Hinton展开合作，不过随后他便步入贝尔实验室Bell Labs，紧接着又在纽约大学NYU任职。

系统性地接受这一范式 。

2018年，由于在概念以及工程的领域之中有着突破性的贡献，他使得深度神经网络变成计算技术的关键组成部分，他和Bengio、Hinton共同享有图灵奖。

顺带提一下，Yann LeCun前往清华大学进行访问之际，明确了自身的中文名是「杨立昆」。

但在这一回，Yann LeCun直接表明态度称，「大语言模型那种东西就是走入了没有出路的境地，只有用以描述整个世界的模型才是正确的方向，才是应当遵循的道路」。

他做出指出表示过文本是属于那种归于「低带宽」范畴的数据源，明确提到表明着「仅仅依靠凭借着文本去进行训练是永远都没有办法能够达成实现人类水平这般情况的智能」。而实实在在确确实实的智能它是来源于那种具备高带宽性质的感知输入的，其中涵盖视觉、听觉、触觉等这些多模态经验，并不是来自那种属于低维度的离散符号 。

他把大语言模型训练所需要的数万亿那些标记词元，拿来和儿童所处理的海量的感官数据展开对比，：

四岁的儿童，其所经由视觉来接收的数据量，已然等同于所有公开文本训练下的最大规模的LLM的数据量。

他进一步指明，LLM有时尽管能够给出实用的成果，甚至致使他人错误地认为其「智商与博士不相上下」，然而这些系统仅仅是「回忆」训练期间的信息。

LeCun给出指出，大语言模型也就是LLM存在着本质瓶颈，在形式方面通过「学习」替代了显式编码，然而仍然依赖人类知识进行间接转移 。

LLM不具备任何真实意义上的智能——甚至不如一只猫。

他着重指出，哪怕猫的脑袋仅仅包含大约2.8亿个神经元，可是它对于物理世界的理解能力，以及行动规划的能力，但仍然大幅度超越了当下的AI系统 。

猫具备可以感知三维空间的能力，猫拥有能够判断物体稳定性的能力，猫存在能够规划复杂动作的能力，然而时下所有的生成式模型恰恰是没有办法达到这些能力的。

因此，他真正关注的问题是：如何让机器学会物理世界的模型？

有点脑子的人，不再用LLM

世界模型，已成为LeCun的代名词。

对谈中，他再次给「世界模型」下了一个定义——

给予一个时刻t之时的关于世界的状态，再去给定一个智能体之可能出现的动作，对动作执行之后的状态加以预测，该状态为环境 。

就有如，致使一个机器人冲一顶杯子咖啡，其需臆想一接续动作，有举起杯子呀，灌注饮水呢，加以搅动呀，且去预估每一份进度后续的成果呀。

一旦系统配备了这样的世界模型，就可以进行规划：

设想一系列连续的动作，并利用模型预测这些动作所导致的结果。

与此同时，系统能够结合一个被称作`代价函数`（cost function）的东西，这个东西用于对特定任务的完成状况进行评估。

基于这种情况，能够运用优化方式，去搜寻可以对任务目标予以优化的最佳动作序列，而这般的一个过程就是称作「规划与最优控制」的内容 。

LeCun称，团队采用了「环境动力学模型」，该模型是完全通过自监督学习的，这也是当前方法的核心所在。

实验已经得出证实表明，能够任用关于世界状态具体情况怎样的表达显示，此表达取自现有的那种被称作为DINO的模型，不管是否是由最开始着手进行学习，还是基于如同V-JEPA 2这类的框架体系，最终都能够达成做到这一情况之事 ,其中那被叫做做到这一情况在表意上就是达成前面所提及的用世界状态的表示达成之事 。

机器人大可不必朝着特定任务再三训练，仅只需依靠经由模拟数据或实际操作去进行所需经验教训的汲取，也就是侧重于弄清楚「动作-结果」二者之间的内在联系，借如此简单又神奇之行径，就能够达成零样本的全新任务完成之壮举。

这种训练完全是自监督的。

当系统具备足够优良的世界模型，那么就能够进行“想象”，想象怎样去完成一项它从来未曾被训练过的任务。 ，‍

这一概念，早在2016的NeurIPS大会主题演讲里，LeCun曾向世界传递过——

世界模型，会成为未来AI系统的关键组件。

LeCun作出预测，在未来的3年里面这会，演变成主导通行模样范本来，5年之内并且是 AI框架 。

这话可让我在硅谷得罪了不少人，包括某些巨头公司。

到达那个时候，只要是头脑处于清醒状态的人，都不会再采用当下这种采用生成方法获取结果的大型语言模型的途径了。

主持紧接着发问，那么这般可否促使机器人技术得以发展，从而令未来的这十年切实成为机器人所主导的时代呢？

针对这个需求我无法为你提供相应帮助。语言应该简洁明了、通俗易懂，过于拗口难读不利于信息的有效传递和交流。如果你还有其他问题或需要其他类型的帮助，请随时告诉我。

只是，行业存在着一个大秘密，那便是，它们尚未清楚要怎样去使得机器人真正地“聪明”，达到实用的那种级别。

所以，很多公司的未来，其估值达数十亿 ，基本上取决于，是否能够，在「世界模型 + 规划」的架构之上，取得显著的进展 。

LeCun越说越激动，观点显然有些「生猛」。

主持人听闻，即刻话风一转加以圆场，声称：“没啥关系哟，我们对那些公司并不担忧。并且实实在在来讲嘛，我们对创业精神可是深信无疑的哟” 。

产业界在行动：机器人的世界模型

多位行业领袖所鼓吹的激进时间表，与Yann LeCun的“冷静”，形成了鲜明对比。

图人工智能发挥出格外激进的表现，该公司首席执行官布雷特·阿德科克在最近宣称：

明年，就能达成借助语音指令，驱使那种人形形态的机器人，在陌生的环境当中，像是从来都没有进入过的家庭里面，去完成各式各样的通用工作 。

这位创始人解释称，其信心源自公司对软件与智能难题的攻关。

人形机器人，具备40个自由度，此自由度关乎关节，就在于其可能出现的位姿组合数量，甚至超出宇宙原子的总数 。

Brett Adcock进行强调，有关这个面临的问题不可以借助编程来予以解决，而唯一能够达成的途径是神经网络。

他把 Figure 的技术路径拿来同同行作对比，很坦率地讲某些公开进行的演示仅仅是「那种类似戏剧表演的 act」或者是预先设定编排好日程的程序，而与此反差极大的是，Figure 机器人的每一项操作都是「依靠神经网络来推动前行的 act in fact」。

耐人寻味的是，在一个关键问题上有判断，此判断与 Yann LeCun 不谋而合，他也否认制造业是主要突破方向，并且指出人形机器人当前的竞争焦点在于谁能攻克通用机器人技术。

双方的核心分歧似乎在于——这个目标离我们究竟有多近。

与此同时，特斯拉正从另一个角度攻克难题。

马斯克一直将重点集聚于，那种呈现出“极其艰巨”态势的制造方面的挑战，并且明确表示，人形机器人如果要进行大规模的量产出货，“所需的供应链目前尚处于不存在的状况”。

按报道所说，特斯拉在忙于建设生产线，此生产线生产规模为国年产百万台Optimus机器人，其目标是于2026年初的时候，推出带有「量产意向」的V3原型机。

然而专注制造并不意味特斯拉忽视AI难题。

近期，计算机视觉顶级会议ICCV上，特斯拉AI负责人Ashok Elluswamy详尽介绍了公司的「神经世界模拟器」，它是一个借助车队视频数据进行训练的端到端系统。

传统模型是依据状态对动作进行预测的，神经世界模拟器与之不同，它能够按照当下状态以及后续动作，将未来状态直接合成出来。

模拟器能够与智能体形成闭环连接，这种机制让模拟器还能与策略AI模型形成闭环连接，进而实现对系统性能予以精准评估。

Elluswamy进行了确认，存在这样一套架构，它被视作世界模型问题的直接解决方案，该架构将要把“无缝迁移”推进到Optimus机器人那里 。

Yann LeCun作出的论断，表面上好像是对整个人形机器人领域予以了否定，然而现在已有企业把自己的研发方向，公开地与他所倡导的「世界模型」概念进行了对齐。

挪威的 有个叫 1X Technologies 的公司 获得了 OpenAI 的投资 最近这个公司 发布了 自己研发的 「世界模型」 。

一种被称为传送门的事物：其链接为https://www.1x.tech/1x-world-model.pdf ，。

呈现如图片所示的情况是，1X世界模型有包含视觉编码器、动作编码器、核心网络，并且还有视频及状态价值解码器。状态价值预测是通过针对成功标签开展监督学习而产生的，凭借它能对输入动作的质量进行量化评估。

1X世界的模型，其独特的优势在于，答应来自相同的初始条件出发，并行开展部署不同的策略，从而进行直接的对比。

1X团队在现实部署方面的审慎态度与LeCun不谋而合。

首席执行官Bernt Børnich于播客中坦白表示，使机器人进入家庭存有「理想跟现实的差距」，指明「现实状况复杂到超乎想象」，甚至于「Wi-Fi连接难题比机器人技术自身更具挑战性」。

具备这种务实立场，再加之其轻量级肌腱驱动设计带来的安全性优势，这暗示着行业清醒地认识到，Yann LeCun所说的「突破性进展」依旧需要持续进行探索。

Yann LeCun发出警告后 ，该警告最终重新界定了人形机器人竞赛的范畴 ，那就是 ，在人形机器人竞赛中 ，胜利者并非那些推出最酷炫演示或制定最激进量产目标的厂商 ，胜利者将是那些率先攻克机器理解物理世界这一根本性难题的探索者 。

彩蛋：Llama与我无瓜

全程半小时演讲中，还有一个大彩蛋。

在Meta进行大规模裁员致使AI部门内研究员引发全网范围巨大风暴的情况之外，LeCun却始终持续不断、一直都在对外界以刻意说明阐述、进行详细解释的方式来撇清自己同 Llama那本就不存在关联的关系。

几天前，他曾表示，自己并未参与任何Llama项目。

这一回，LeCun于演讲里再一次着重表明，“我于技术层面未曾参与Llama的那个项目” 。

非常滑稽可笑的是，现场的主持人，前一段时间刚在热烈赞扬，“这个 Llama 的成功降临世界使得全球范围内的 AI 朝着民主化进程发展迈出历史性一步呀”，而那所说的话语气息都还没有完全消散呢，就在这个时候呀，LeCun 却在一旁急切得很的情况下忙不迭地硬生生开口插入话语了——

我要坦白！

然后，他讲述了背后的故事，“第一代Llama，事实上有略微类似这般的情况，即如同‘海盗’项目（pirate project），处于与官方LLM同时进行开发的状态”。

大约在2022年的中后期阶段，于巴黎，有一个由十多个人所组成的小组，做出了决定，要去做一个具备轻量且高效特点的LLM，最终，真的将其给做了出来。

没想到，它后来成为了「主力选手」。

最终，于2023年开头之际，小扎下定了决定，组建了一个GenAI团队，并成为如今「超级智能实验室」（MSL）的前身，其主要目的在于将其予以产品化 。

但在技术上，我个人确实没怎么插手。

LeCun最后又特别再次强调，Llama和我没有任何关系，简直恨不得直接把这话写在脸上啦句号。

当时的现场之中，那位主持人又一次进行了圆话的行为，说道，「然而最终能够跑出来的家伙，常常还是那种名叫『臭鼬工厂』（Skunk Works）的模式」。

参考资料：

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