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出品｜虎嗅科技组

作家｜宋念念杭

裁剪｜苗正卿

头图｜电影《师法游戏》

归国两个月后，罗剑岚加入智元。这是他探索国内具身智能的一个来源。

从机器东谈主不再称之为"机器东谈主"，而是被叫作念"具身智能"驱动，这个赛谈也缓缓年青化。王兴兴、彭志辉、王鹤、杨丰瑜，如今国内的具身智能圈如故是 90 后、致使 00 后的主场。似乎改名换姓后，东谈主也变年青了。和上述创业者相似，从伯克利回来的罗剑岚亦然一位 90 后。但不同的是，他的计算不在于拿融资、创业、找钱。也许是秉性使然，罗剑岚归国后依然坚合手了他过往的科研门路。

2015 年，是罗剑岚在机器东谈主界限谋划更早的来源。在后续的十年时间里，他有 8 年齐在作念学术谋划，先后就读于伯克利的博士和博士后学位。而在重返伯克利就读博士后之前，他还有两年的时间是在谷歌渡过，区分担任 Google X 和 Google DeepMind 谋划科学家。在此时间，他还指令开导了全球首个超东谈主类的机器东谈主真机强化学习系统。

尽管在具身智能界限，对于走 IL（师法学习）门路如故 RL（强化学习）门路，不对恒久存在，但罗剑岚却是又名将强的 RL 拥护者。他的主张是，除非师法学习准确率能达到 100%，不然在现实寰球的不笃定性是极大的。而推行情况是准确率达到 99.9% 齐是简直不可能的。

回到国内，罗剑岚在作念科研与追思产业界之间，选用了一条折中的门路。他决定加入智元担任首席科学家，并牵头组建了"智元具身谋划中心"，还作念了稚辉君的共事。

与罗剑岚归国的初志相吻合，这个"智元具身谋划中心"并非传统意旨上的谋划机构，而是一个统一基础谋划和产业落地之间的桥梁。在罗剑岚的口中，"它并不是为了发 paper 而存在的，这个事情不需要我在智元作念，具身谋划中心存在的意旨是用问题激动科研，它的导向是去处理推行问题，最膺惩的是，在这个谋划中心里，基础谋划和产业落地莫得严格的界限"。

而罗剑岚口中的界限也正是中好意思在具身智能界限最大的区别所在。同期，它亦然朱啸虎口中具身智能存在泡沫的根源。

咱们不成老是在一个个榜单和视频的 demo 里看到具身智能的最初，具身智能唯有运用到具体的产业中，转为推行分娩力，智力让东谈主感受到它的最初。千里浸在学术界多年的罗剑岚，也并不拆除朱啸虎的不雅念。从某种进程上，朱啸虎代表着现实主见，但这种现实主见也正是诡秘在具身智能这种基础谋划与产业落地脱节的现实之下。

在与罗剑岚对话的经由中，他流泄漏了一种特别 open 的立场。他说，"富饶不错联接朱啸虎作为投资东谈主的立场"，但同期这并不代表应该烧毁基础谋划。当下，群众对朱啸虎的不雅点存在一种误读，致使解读成对具身智能的唱衰。推行上赶巧相悖，他反而在指示企业，具身智能界限果真需要处理的是基础谋划与产业落地之间的 gap 问题。

但这种 gap 在好意思国的具身智能圈要愈加严重。"和国内不同，好意思国的氛围太过于偏重基础谋划，可能他们不卷吧"，罗剑岚对虎嗅说谈。但这同期亦然国内具身智能的魔力所在，"国内有许多作念硬件的公司，何况贸易化也会更快一步，这很故意于填补基础谋划与产业落地之间的 gap。" 罗剑岚告诉虎嗅。

推行上，国内的具身智能圈，一直齐萦绕着两种氛围，一种是集结了 UC 伯克利和斯坦福等东谈主才的学术派，一种是集结了华为、小米等东谈主才的大厂派。但在罗剑岚身上，却既看得到属于学术派的荒诞主见立场，也有来情愿厂派的求实立场。此次归国，罗剑岚更多是带着问题回来的。

在具身智能界限，目下最大的穷困如故在 manipulation（操控）身上，庸俗来讲即是准确支吾外部寰球的无穷性、不笃定性。这亦然目下各界齐在攻克的重心。

而在智元，罗剑岚想用一种"以问题驱动科研"的形势不时完成他的科研职责，同期这里亦然他从科研追思到产业界的驱动。

以下为虎嗅与智元首席科学家罗剑岚对话实录，有点窜：

虎嗅：你在伯克利时间，对国内具身智能公司有过往复吗？其时你若何看国内这些公司的？

罗剑岚 : 2016、17 年的时候，那时产业化处于比较早期阶段，更多是硬件导向或者是偏就业类的机器东谈主，果真存眷具身智能和通用机器东谈主的还并未几。其时还莫得这个办法，巨额齐叫机器东谈主。

国际也仅仅有几家机构在作念，包括 Google 在内。其时群众对于把 learning 移到机器东谈主上这件事一直是合手怀疑立场的。阿谁时候国内偏传和洽些，AI 作念得少。但这一两年，国内至少从阵容上看媲好意思国要大得多。

虎嗅：是因为贸易化的原因吗？

罗剑岚 : 国内可能会比较存眷这个词。比较之下，国内更易得回场景和数据，使用服从也会相对较高。但好意思国会更坚合抄本事的耐久探索。

虎嗅：归国之后，为什么莫得选用我方创业，而是加入到一产品身智能公司作念首席科学家？

罗剑岚 : 在产业界作念科研需要一套落地的系统，这波及到跨学科跨层级的系统性互助。目下这个阶段，我但愿专注在我擅长的事情上，而不是一驱动就堕入团队建树、融资、工程化这些事情上。

虎嗅：你说跨学科互助。但国际跨学科会不会走得更往前一些？

罗剑岚 : 我倒认为中国天生的泥土或基因会比较好少许，比如好意思国，第一他没硬件，第二好意思国 AI 东谈主才密度特别高，是以群众会更多基础在 AI 谋划上。但比较之下，在国内恰好相悖，国内更容易找到机器东谈主所需要硬件骨子、算法等等。

虎嗅 : 那智元最劝诱你的点在哪？

罗剑岚 : 它是全栈的公司，也即是说硬件、软件、算法齐是闭环的。这和我的理念特别相符。

虎嗅：你的理念是什么？

罗剑岚 : 我认为目下许多机器东谈主的问题是，目下在硬件、软件、算法上头工程和科研莫得一谈迭代。你不成把它算作念其他的 AI 处所，即是你有一个 benchmark，有一个 dataset，你在上头刷刷点，找一个场景。我比你好 10% 就好了。这样莫得反应推行的进展，也不客不雅公正。

虎嗅：你在智元牵头组建的"智元具身谋划中心"，这个谋划中心是若何的存在？比如它的组织架构和孤独性。

罗剑岚：目下还在合手续招聘。它是一个统一基础谋划，到果真不错被部署到果真系统的中台。他不会只发论文，这可能仅仅方针之一；但更膺惩是激动具身系统智商的演进，以及部署到果真寰球中。它是内嵌式的科研中台，具有相对的孤独性，不错探索新的科研范式，同期也会和咱们产品工程这类部门是保合手强联动，幸免脱节。

虎嗅：那在这个谋划中心里，它的基础谋划和落地方面会有一个比例吗？

罗剑岚：这是个好问题。我认为机器东谈主界限有一个挺大的问题，即是在别的界限比说大言语模子，最新的谋划效果是简直不错迅速革新到商用上，群众不错看得见摸得着，不错用起来。但机器东谈主谋划却许多停留在了纸上，拍个视频发到网上说我方比别东谈主好 10%，然后就莫得后续了，也莫得东谈主施展落地。

是以你说的这个比例问题，在咱们的谋划中心里我不会设一个就特别   boundary   的界限，我不会把基础谋划和落地分开来。我认为机器东谈主作为系统性的学科，它是不错被临了 push 到果真运用上的，而不是留在 demo 和论文，然后谁也岂论的情状，是以全体会是比较流动的情状。

虎嗅：在国际的话，基础谋划和产业落地的这个界限会有多重？

罗剑岚：我觉在机器东谈主界限，国际比较沮丧的少许是，他们如若想落地比较难找场景。受制于一些客不雅身分，他们的制造业和就业业相对较少。这并不是他们不想作念。还有少许是好意思国环境会包容少许，悉数这个词机制会更饱读吹群众去作念比较耐久的探索，何况本钱特别充裕，他们对失败的容忍率也比较高，这也导致了在具身智能界限许多问题莫得落地。

虎嗅 : 是以，"用问题驱动科研"这亦然你回到国内要作念的主要事情吗？

罗剑岚 : 对，我认为好的本事谋划能革新为分娩力亦然一件特别欢喜东谈主心的事情。

虎嗅：DeepSeek 这波激越之后，国表里对 RL 经受度会更高吗？

罗剑岚：对， DeepSeek 或 GPT-O1 会让群众看到 RL 的后劲。之前 RL 火起来如故在 2016 年 AlphaGo 那波，但因为其后没找到运用，又千里寂了一会。然后 2023 年群众看到大言语模子的时候又好了，再到目下群众仿佛又看到了 RL 的后劲。本年图灵奖也颁给了 RL 界限的两位宗匠。

我对 RL 的看法是这样，它是一个归纳法和演绎法的区别。归纳法是你目下看到的风物，他目下是什么，以后也就会是什么。但演绎是，你把柄它底层的逻辑去推理。因为如若仅仅 supervise learning （监督学习）的话，莫得办法作念优化，也莫得办法作念多步的推理。但 RL 在原则上是一个比 supervise learning 更合理的 framework（框架）。如若它出问题了，也不一定是它自己的问题，即使真有的话，咱们应该让它变得更好，而不是看到问题就认为它不行了。

虎嗅：目下在具身智能界限，坚合手 RL 的会许多吗？

罗剑岚 : 我认为目下作念 locomotion，也即是作念移动的深信用的比较多了。但 manipulation （操控）的话，这个波及到果真寰球，群众还在探索阶段吧，

虎嗅：为什么会这样说？这个 locomotion 和 manipulation 具体体目下什么地方？

罗剑岚 : 因为 locomotion 更多存眷的是你我方的步履。比如狗往前走，机器东谈主 往前走，你只须截止好我方模子的准确性就不错了。但 manipulation 更多对于外部寰球，除非你的仿真器好像师法悉数这个词寰球，但这是个很难的事情。

在往日二三十年的机器学习的资格和教会中告诉咱们，在一个 AI 系统里，如若有一个部分不跟着数据的 scale（增加）从而性能 scale（进步），那么这部分临了就会酿成这个系统的瓶颈。仿真器是咱们用手筹谋的，不跟着悉数这个词系统的进步而进步，临了咱们学出来的计谋就不会超越仿真器的自己。

虎嗅：是以在 manipulation 还存在很大问题的情况下，你认为具身智能接下来的发展处所应该是什么？

罗剑岚 : 我认为接下来几年赌钱赚钱app，咱们不要说作念万能机器东谈主，而是作念有效的机器东谈主，处理一个任务可能太 specialize （专用）了，但至少不错处理 4、5 个场景内部的任务。我也不存眷他到底是不是东谈主形。