只用 13 天，OpenAI 做出了能听、能说、能自主决策的机器人大模型

资深机器人专家 Eric Jang 不久前曾 预言 :「ChatGPT 曾在一夜之间出现。我认为，有智慧的机器人技术也将如此。」

他或许说对了。

北京时间 3 月 13 日深夜，一段人形机器人的视频开始在 X 上热传。

之前从未展示过机器人方向能力的 OpenAI，在与投资公司的人形机器人的合作中，第一次展示了自己的机器人智能能力。

Figure，OpenAI 投资的机器人公司，上传了这段视频。在视频中， Figure 的人形机器人，可以完全与人类流畅对话，理解人类的意图，同时还能理解人的自然语言指令进行抓取和放置，并解释自己为什么这么做。

而其背后，就是 OpenAI 为其配置的智能大脑。

OpenAI 与 Figure 合作的机器人展示视频 | 来源：Figure

在过去一年的具身智能进展中，或许你曾经看过类似的机器人自主决策、拿取物品的展示，但在这段视频中，Figure 人形机器人的对话流畅度、展现出的智能感，接近人类操作速度的动作流畅性，绝对都是第一流的。

Figure 还特意强调， 整段视频没有任何加速，也没有任何剪辑，是一镜到底拍摄的。同时，机器人是在完全自主的情况下进行的行为，没有任何远程操纵 ——似乎在暗暗讽刺前段时间爆火的展现了酷炫机械能力，但是没有太多智能程度的斯坦福炒菜机器人。

比起机器人的智能表现，更可怖的是， 这只是 OpenAI 小试牛刀的结果——从 OpenAI 宣布与 Figure 共同合作推进人形机器人领域的前沿，到这个视频的发布，只有短短的十三天。

此次 Figure 人形机器人背后的智能，来自端到端的大语言-视觉模型，这是具身智能领域目前非常前沿的领域。去年极客公园 报道 过谷歌在类似领域的进展。谷歌做出的端到端机器人控制模型，被一些行业内的人士，誉为机器人大模型的 GPT-3 时刻。

而当时，谷歌的机器人模型，还只能根据对话来做一些抓取，并不能与人类对话，也不能向人类解释自己为什么会这么做。而谷歌自身，从 Everyday Robotics 开始，已经有了五年以上的机器人研究经验。

而 Figure 本身，成立于 2022 年。从OpenAI 宣布介入与之合作，到今天它们共同推出一个能够自主对话和决策的机器人，只有 13 天。

机器人智能的发展，显然正在加速。

端到端大模型驱动，机器人的速度已经接近人类速度

Figure 的创始人 Brett Adcock 和 AI 团队的负责人 Corey Lynch 在 X 上解释了此次视频发布背后的原理。

此次的突破，由 OpenAI 与 Figure 共同做出。OpenAI 提供负责提供视觉推理和语言理解，而 Figure 的神经网络提供快速、低水平、灵巧的机器人动作。

机器人所做出的所有行为都是出于已经学习过，内化了的能力 ，而不是来自不是远程操作。

研究人员将机器人摄像头中的图像输入，和机载麦克风捕获的语音中的文本转录到由 OpenAI 训练的，可以理解图像和文本的多模态模型（VLM）中，由该模型处理对话的整个历史记录，得出语言响应，然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。

同样的模型，也负责决定在机器人上运行哪些学习的闭环行为来完成给定的命令，将特定的神经网络权重加载到 GPU 上并执行策略。

这也是为什么这个机器人，属于「端到端」的机器人控制。从 语言输入开始，模型接管了一切处理，直接输出语言和行为结果 ，而不是需要中间输出一些结果，再加载其他的环节处理这些结果。

Figure 的机载摄像头以 10hz 的频率拍摄图像，然后神经网络以 200hz 输出 24 个自由度动作。

Figure 的创始人提到，这代表 机器人的速度已经有显著提高，开始接近人类的速度。

图片来源：Corey Lynch 的 X

OpenAI 的模型的多模态能力，是机器人可以与世界交互的关键，我们能够从视频中展示中看到许多类似的瞬间，比如：

描述一下它的周围环境。

做出决定时使用常识推理。例如，「桌子上的盘子和杯子等餐具接下来很可能会进入晾衣架」。

将「我饿了」等模棱两可的高级请求转化为一些适合上下文的行为，例如「递给对方一个苹果」。

用简单的英语描述*为什么*它会执行特定的操作。例如，「这是我可以从桌子上为您提供的唯一可食用的物品」。

而模型能力的强大，使其还能够拥有短期记忆 ，比如视频中展示的「你能把它们放在那里吗？」「它们」指的是什么？「那里」又在哪里？正确回答需要反思记忆的能力。

而具体的双手动作，可以分成两步来理解：

首先，互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理，以得出高级计划。如视频中展示的：Figure 的人形机器人快速形成了两个计划：1）将杯子放在碗碟架上，2）将盘子放在碗碟架上。

其次， 大模型以 200hz 的频率生成的 24-DOF 动作（手腕姿势和手指关节角度），充当高速「设定点（setpoint）」，供更高速率的全身控制器跟踪。全身控制器确保安全、稳定的动力，如保持平衡。

所有行为均由神经网络视觉运动 Transformer 策略驱动，将像素直接映射到动作。

从 ChatGPT 到 Sora，再到机器人，OpenAI 想包揽「智能」这件事

2021 年夏天，OpenAI 悄悄关闭了其机器人团队，当时，OpenAI 曾宣布无限期终止对机器人领域的探索，原因是缺乏训练机器人使用人工智能移动和推理所需的数据，导致研发受到阻碍。

但显然，OpenAI 并没有放下对这个领域的关注。

2023 年 3 月，正在一年前，极客公园 报道 了OpenAI投资了来自挪威的机器人制造商 1X Technologies。 其副总裁正是我在文初提到的，认为具身智能将会突然到来的 Eric Jang。

而无独有偶，1X Technologies 的技术方向，也是端到端的神经网络对于机器人的控制。

而今年 3 月初，OpenAI和其他投资人一起，参与了 Figure 的 B 轮融资，使其成立两年，就达到了 26 亿美金估值。

也正是在这一轮融资之后，OpenAI 宣布了与 Figure 的合作。

Figure 的创始人 Brett Adcock，是个「擅长组局」的连续创业者，整个职业生涯中创立过至少 7 家公司，其中一家以 27 亿美元的估值上市，一家被 1.1 亿美元的价格收购。

创建公司后，他招募到了研究科学家 Jerry Pratt 担任首席技术官，前波士顿动力/苹果工程师 Michael Rose 担任机器人控制主管。此次进行分享的 AI 团队负责人 Corey Lynch，则原本是 Google Deepmind 的 AI 研究员。

Figure 宣布自己在电机、固件、热量、电子产品、中间件操作系统、电池系统、执行器传感器、机械与结构方面，都招募了硬核的设计人才。

公司的确进展很快。在与 OpenAI 合作之前，已经做出了不少成绩。2024 年 1 月，Figure 01（Figure 的第一款人形机器人） 学会了做咖啡，公司称，这背后引入了端到端神经网络，机器人学会自己纠正错误，训练时长为 10 小时。

Figure 01 引入 AI 学会做咖啡 ｜ 图片来源：Figure

2 月，公司对外展示 Figure 01 的最新进展，在视频里，这个机器人已经学会搬箱子，并运送到传送带上，但速度只有人类的 16.7%。

甚至在商业化上，也已经迈出了第一步：Figure 宣布与宝马制造公司签署商业协议，将 AI 和机器人技术整合到汽车生产中，部署在宝马位于南卡罗来纳州斯巴达堡的制造工厂。

而在今天的视频展示推文中，Figure 宣布其目标是训练一个世界模型，最终能够卖出十亿个级别的模型驱动的人形机器人。

不过，尽管OpenAI 与 Figure 的合作进展顺畅，但看起来 OpenAI 并未把宝压在一家机器人公司。

北京时间 3 月 13 日，来自谷歌研究团队、加州大学伯克利分校、斯坦福大学教授等一群研究者新成立的一家机器人 AI 公司 Physical Intelligence，被彭博社爆料也拿到了 OpenAI 的融资。

毫无意外，该公司，也是研究未来能够成为通用机器人系统的人工智能。

多头下注机器人领域，13 天合作做出领先的机器人大模型，OpenAI 在机器人领域意图为何，引人关注。

智能人形机器人，未来不止看马斯克的了。