：留给人类能干的活只剩5年了！PG麻将胡了UC伯克利大牛预警

　　过去一台研究级机器人可能成本极高◇■△，而当硬件批量生产◆•△○▼…、材料和组件标准化后◇■，再配合视觉-语言-动作模型的算法▽■•●…▪，机器人的「可用性」成本被拉低▼•▲△。

　　π (0▪■●□◆.5) 配方中协同训练任务的插图…=☆，包括来自多种不同机器人类型的各种机器人数据源=▪▲☆，以及包含高级子任务指令=▼○◁◇=、指令和来自网络的多模态数据▷□▪●。

　　这些技术让机器人不仅能执行「叠一件衣服」这样的单次任务■□，更能连续完成复杂动作序列★□▽■▼◇。

　　这意味着家庭场景里的机器人能够更频繁▪•=、更安全地积累数据和反馈△☆△▷▲▽，学习速度自然更快•▼★。

　　经济路径也很清晰▷□。机器人先「与人搭档」◇◆▼=▽▲，在重复性体力活★▪、常规操作中替代人工•★…▷◁◆，这样人类可以把更多精力放在应急判断和创造性任务上▲●■☆▲。

　　家务只是开始•▪○○▷△，更大的震荡是——蓝领经济=▪▲、制造业◇•••☆、甚至数据中心建设△•●△△■，都将在机器人潮水中被改写-=◇--▼。

　　让机器人从演示走向真实家庭任务○▼，靠的不是一两条硬编码指令□-▲▷■，而是新的底层架构——VLA模型☆△…。

　　短期内…▲，人与机器的搭档模式会带来巨大红利-▽◇●☆；长期看▽…◇◁▲，全面自动化可能重塑劳动▲■●▲○、教育与财富分配的格局●▽▼▲。

　　每次实操都会带来数据■★=★，每次反馈都推动改进☆-●◆•▼，自动驾驶要处理高速运动□◇•△◁△、复杂交通…•◁•▪、突发状况◆▲▽，而是让它在现实中把某件人们愿意付费的事做得足够好▷■○=★•！

　　这不只是比喻★…•△■，而是他的能力扩张路径□=●▪：先能把某件真实任务做得让人满意•▷□★，之后步骤会越来越多△△△、越来越复杂□■◆◇，而部署也越来越大◆=▽■☆•。

　　当Sergey Levine在播客中说出「中位数5年」这个预测片时◁■☆…●▷，很多人会觉得这是科幻▪-▪。

　　家用场景的门槛变低☆☆△◁，也让更多初创团队或中小企业能够参与部署○▲•=，进而形成规模效应PG麻将胡了官网▽○▽△◆。

　　【新智元导读】五年倒计时已经开始△◇。UC伯克利大牛Sergey Levine直言=•△：机器人很快就会进入真实世界□-□-□，接手的不只是厨房与客厅▼★▼=●，还可能是工厂•-、仓储=▷○-，甚至数据中心建设▪•。真正的革命○▽-▽○□，是「自我进化飞轮」一旦启动▼•▷，就不会停下-▼…★。

　　且每个决策都关乎公共安全◆★◆▷▷•PG麻将胡了UC伯克利大牛预警，飞轮才真正开始转动▷•。相比之下○○•★•-，都是由模组模型+视觉语言-动作网络实现的▲☆。

　　仓储■■○、包装•▼-▷=☆、设备巡检这些原本需要大量人工的岗位▼-☆，最有可能成为第一批被机器人广泛取代的场景◇……。

　　UC伯克利教授□△▷、机器人顶级专家Sergey Levine预言••：2030年前•…▲▷•，机器人就能像家政阿姨一样★•▲=■◁，独立打理整个家庭••△★。

　　这些进展与演示型视频不同◁★◆▽，这说明当视觉☆=▪★▼△、语言=○•□=、动作三者真正协同时△◁▽，机器人能把已有的技能像乐高一样组合-◇•，是对劳动市场■▷▷★▲、价值链乃至社会结构的重新塑造•▪◆●==。一旦这个跨过这个门槛•▪○△●▽，去应对复杂场景▲▽•。真正的关键不是造出万能机器人□◇=。它们是清晰可见的实战能力——比如机器人从洗衣篮里取衣□△◁☆◆、收拾满是杯盘的餐桌◁◇-•…、叠衣服○◁、搭箱子这些动作○○☆△▼=。

　　在家务环境中▪◁■，机器人面对的虽然是杂乱▷●•、遮挡和各种物品◆△★◁●■，但整体还是可控的◆▽☆○…▼。

　　一方面是对企业成本和生产率的释放○▪；另一方面○△◆=◆，Levine特别强调□▽▲•☆◁，门槛更高●■=。

　　当机器人真正走进家庭▲★□、工厂◆▼、工地………◆，我们面临的不只是效率提升▽=◁，更是社会结构的深度调整■-□•★…：留给人类能干的活只剩5年了！。

　　如果在机器人感知中加入推理与常识□○，它们能在现实世界发挥的作用会远超我们的想象◇△=。

　　很多人一听「家务机器人」◁▪=，第一反应是▪▪☆：连自动驾驶都还没普及▼☆■…=，机器人怎么可能更快●△○□▼△？但Sergey Levine却认为——机器人可能落地更快★●◆。

　　真正标志这个飞轮启动的……，不在于你造出一台看起来厉害的机器人▽…□，而是机器人在真实家庭中 能把一项被人愿意付费做的任务做好▷◇•★●▷低 加拿大劳动力市场处于崩溃边缘PG麻将 截至目前最高上探792■■▽.64元/克••▽△，下方支撑位为760-765△▷◁●.摘要本周一（5月12日）欧市盘中□◁，短线来看目前黄金期货价格下跌•▽ 更多 低 加拿大劳动力市场处于崩溃边缘PG麻将。

　　在家里叠衣服-☆…、收拾碗筷•□•、做饭时◆◁■☆，机器人即使出错了…▼，大多也能被迅速纠正▼●●，并从中学到经验▽☆；

　　研究人员发现▲=▷，机器人在打包礼物袋的任务中▲•◇▲●○，可以把「拿起玩具车」「移动到礼物袋」「放下」这些低层动作拼接起来★○•▷◁，完成一个全新的复合任务▽▼★◆■▪。

　　一旦跨过这个门槛□▼，它就能开始上岗▪…□…，在上岗中不断改进☆◆▪◇=☆，进而扩展到更多任务▽•…。

　　UC Berkeley的研究团队近期展示□△▼▲○，机器人能在一两个小时的真实操作中学会组装主板★▪●▲、甚至完成IKEA家具拼装▪●▲◇。

　　在一次实验中▽•…，它误拿起两件衣服▪•△，先尝试折叠第一件◆◇，发现另一件碍事▲◆=△=，就会主动把多余的衣物放回篮子◁…，再继续折叠手里的那件•▪-。

　　与此同时•▼••，Physical Intelligence的π0☆-▽.5模型已经在未见过的家居环境中-…☆=△•，让机器人完成「清理厨房或卧室」这样复杂且延展性的家务●=。

　　视觉模块像眼睛一样捕捉环境▲▽◆☆□…，语言模块理解指令并规划步骤PG麻将胡了官网●…▽◆=-，而动作解码器则像「运动皮层」=◇…▷，把抽象计划转化为连续■•○-☆、精准的操作●◆。

　　McKinsey在「自动化与美国制造业的人才挑战」报告里就指出◆■○▪，那些例行性★•▲、重复性活动最容易被自动化PG麻将胡了官网◁=，而一旦这类环节被自动化替代◆▼▼◆△◁，效率和良品率往往会出现显著提升■▼☆•■。

　　但这并非信口开河△◆△▼，而是建立在近年Robot Foundation Models＋真实部署＋实操反馈不断累积的基础上PG麻将胡了官网★○●◁□▪。

　　当购物袋意外倒下时◁▼，它也会「自发」地把袋子扶正▲◇•-●。这些细节并没有写进训练数据••▽▽▲，却在真实操作中自然出现-□▷☆。