钛媒体对话王兴兴：有生之年，人形机器人将重塑所有行业（3）
摘自 饶翔宇 钛媒体
“所有的技术突破运气，
成分都是占很大部分的”
钛媒体APP：机器人模型具体指的是什么？
王兴兴：你可以认为，首先最简单直接的就是运动能力很强，适用于大部分地形，甚至可能有些运动能力比人还好很多。比如说跃障能力、速度、跳的能力比人可能还好一点。
另外一部分就是去工厂里干活，他可以干很多活，而且是不需要人为编程的。通过大模型的能力，只要稍微教他一下，他就是可以自己学会，然后就干好了。
钛媒体APP：还需要仿真环境的模拟训练吗？
王兴兴：可能不太需要。你训练好了，你确认好了，就不太需要仿真了。当然硬件完成可能需要时间，但我觉得这个仅仅是时间问题。
而对于AI，还是有点不确定。虽然刚刚说我个人比较乐观，2025年年底之前会出现，但也有可能不是，可能3—5年都没有做出来。这得看全球人类的运气，有时候就得看运气？
钛媒体APP：怎么理解这种运气？
王兴兴：技术突破很多都是看运气的。举个例子，如果没有爱因斯坦，他的那些理论估计也会有人发现。但是可能晚几年，甚至晚个几十年。就是你可认为，所有的技术突破运气成分都是占很大部分的。
钛媒体APP：还有一点，大模型的突破除了算法和模型，还有数据。现在数据收集是不是存在很大难度？
王兴兴：需要做的事情确实挺多的，但其实也是有方法的，没有大家想的那么复杂，很多问题都没有大家想那么复杂。你也知道，就目前所有的科技领域，如果你真的去看，没有什么复杂的东西，相对都是比较直接、简单。哪怕是光刻机，也就那么点东西。
钛媒体APP：所以你们这个行业是不是也分成两派，乐观和悲观。比如你偏乐观，觉得整个事情没有那么困难。
王兴兴：肯定是需要时间和脑力投入的，但这些事可以解决和推进的事情，并不是像常温超导体、可控核聚变这样的问题。
常温超导体、可控核聚变最大的问题是什么，就是它在物理原理上有没有可能是个问号。可能这个宇宙就不允许这种东西存在，人类花再多时间精力也不可能实现。
人工智能机器人这种东西，它是个很常见的东西，不是什么高明的事情，就是一堆人、一堆动物的智能。智能，是个很普遍的东西。有些动物很聪明的，很多人的话都能听懂，只是他不能说话。还有乌鸦，有些乌鸦甚至是可以直接用工具的。
所以，智能这种东西没有很多限制性，没有什么物理约束，是可以被复现的。
钛媒体APP：推动你来做这件事情的最大动力是什么？
王兴兴：其实推动我个人最大的原因是AI。
早些年有投资人问我，你们公司做不做人形机器人，我跟他说我们死也不会做。
原来的人形机器人太复杂了，你用传统算法根本没办法驾驭这种复杂机器。传统人形机器人的训练算法，相当于是靠一些聪明的人类大脑去写一些数学方程式，然后去求解这个方程，制定机器人的运动轨迹。但这些方程式有很大的局限性，一旦环境出现变化，可能就没法用了，需要重新设计新的方程式。
这样的训练方式会导致代码量非常大，而且当系统复杂到一定程度，单纯靠人力是无法维护这个系统的。但是对于AI来说，只要模型搭建得足够好，然后不断给AI投喂数据和算力，AI就可以不断地试错。利用强化学习算法中的奖励机制，AI就能自动把好的训练结果留下来，坏的扔掉，训练效率得到质的提升。
目前AI的技术进步，包括AI能力是远超我个人的预期。所以，你可以看到我们的人形机器人之前差不多只做了一年多的时间，现在性能已经非常非常好了。我们做这么快原因很简单，就是因为AI的技术进步。
AI的好处就是，你只要这个模型搭建得很好，剩下的问题你就丢给算力，你不用管。你觉得要测试的场景，OK，你再给他推点数据，你也不用管。所以你可以看到，像特斯拉的自动驾驶团队的人比国内的自动驾驶团队少很多少，非常多。我知道他们大概只有几百人，中国的很多团队一个公司可能有几千人。
钛媒体APP：这也是后来者能够超越波士顿动力的原因吧。
王兴兴：对，比传统算法的话，我们跟波士顿动力完全比不了。原因很简单，波士顿动力有一堆的MIT的博士，中国肯定搞不过人家。
钛媒体APP：你觉得未来大家的人形机器人最重要的差异点在哪？
王兴兴：机器人是一个综合的产品。他不会像燃油汽车和新能源汽车这种偏差那么大，而是一些小的技术方案的差别。比如这个电机用多大尺度、电机放在什么位置、工作空间多大、外观大概怎么设计、腿的形状怎么样等这些领域的差别。
包括AI也一样，比如说大语言模型，大家也差不多，对吧。但目前偏差最主要就是各种细节上偏差，GPT整个架构还是比较干净的。
