加州: AI教母李飛飛最新長文火爆硅谷(圖

2025-11-11 | 來源: 量子位 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

機器人：具身智能的實踐

從昆蟲到人類，動物都依賴空間智能來理解、導航並與世界交互。機器人也不會例外。

自該領域誕生以來，“具備空間感知的機器”就是人類的夢想，包括我在斯坦福研究實驗室與學生、合作者共同進行的研究。正因如此，我對用 World Labs 構建的模型實現這一願景感到異常興奮。

通過世界模型擴展機器人學習：機器人的學習進步取決於可擴展的訓練數據方案。要讓機器人具備理解、推理、規劃與交互的能力，它們需要覆蓋極為龐大的狀態空間。許多研究者認為，互聯網數據、合成仿真數據與人類演示的真實采集三者結合，是實現可泛化機器人的關鍵。然而，與語言模型不同，如今機器人的訓練數據極為稀缺。世界模型將在此發揮決定性作用。隨著其感知精度與計算效率的提高，世界模型生成的輸出將迅速縮小模擬與現實之間的差距，從而讓機器人能在數不清的狀態、互動與環境中學習。

人機協作伙伴：無論是實驗室中協助科學家的研究助理機器人，還是陪伴獨居老人的家用助理，機器人都可以擴展勞動力並提升社會生產力。但要做到這一點，機器人必須具備空間智能——能感知、推理、規劃、行動，並且最重要的是：保持對人類目標與行為的同理一致。例如，實驗室機器人可以替代科學家完成儀器操作，讓人專注於需要推理的部分；家庭助理機器人則可以幫助老人做飯，而不剝奪他們的樂趣與自主性。真正具備空間智能的世界模型能夠預測下一個狀態，甚至推斷與之匹配的下一步行動，是實現這一願景的關鍵。

擴展的具身形態：人形機器人只是我們為自身世界打造的一個形式。真正的創新紅利將來自更加多樣的設計：輸送藥物的納米機器人、穿行狹窄空間的軟體機器人、以及為深海或外太空而造的機器。無論形態如何，未來的空間智能模型都必須將環境與機器人自身的感知、運動一體化建模。但開發這些機器人面臨的關鍵挑戰在於：缺乏多樣化形態的訓練數據。世界模型將在這一過程中發揮關鍵作用——為仿真數據、訓練環境與評測任務提供支持。

更長遠的地平線：科學、醫療與教育

除了創造性與機器人應用外，“空間智能”的深遠影響還將延伸至更多能夠增強人類能力、拯救生命、加速發現的領域。以下我將重點介紹三個具有深刻變

革潛力的方向。當然，空間智能的應用遠不止於此，它的影響范圍幾乎遍及所有行業。

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在科學研究中，具備空間智能的系統可以模擬實驗、並行驗證假設，並探索人類無法親臨的環境——從深海到遙遠的行星。這項技術有望徹底變革氣候科學、材料研究等領域的計算建模方式。通過將多維度模擬與真實世界數據采集相結合，這些工具能顯著降低計算壁壘，拓展每一個實驗室可觀察與理解的邊界。

在醫療領域，空間智能將重塑從實驗室到病床的全過程。在斯坦福，我與學生及合作者多年來一直與醫院、養老機構以及居家患者合作。這些經驗讓我深信空間智能在醫療領域的變革潛力。AI可以通過多維建模加速藥物研發，通過輔助放射科醫生識別影像中的模式來提升診斷質量；它還可支持環境感知式監護系統，在不取代人類關懷的前提下，為患者與護理人員提供持續支持。更不用說機器人在不同場景中幫助醫護人員和患者的巨大潛力。

在教育領域，空間智能能夠實現沉浸式學習，讓抽象或復雜的概念變得可感知，並創造出符合人類大腦與身體學習方式的迭代體驗。在AI時代，更快速、更高效的學習與技能重塑對於兒童與成人都至關重要。學生可以以多維方式探索細胞機器或“親歷”歷史事件；教師可借助互動環境進行個性化教學；而外科醫生、工程師等專業人士則能在高度逼真的仿真環境中安全地練習復雜技能。

跨越這些領域，可能性是無限的，但目標始終如一：讓AI成為增強人類專長、加速人類發現、放大人類關懷的力量——而不是取代那份屬於人的判斷力、創造力與共情力。

結語

過去十年間，人工智能已成為全球現象，在科技、經濟乃至地緣政治層面都帶來了轉折。

然而，作為一名研究者、教育者和創業者，最令我振奮的仍是圖靈七十五年前那道問題背後的精神。我依然與他共享那份好奇與驚歎——正是這份好奇，讓我每天都為探索空間智能的挑戰而充滿動力。

人類歷史上第一次，我們正站在這樣一個時刻：有望構建出與物理世界高度契合的機器，讓它們成為我們應對重大挑戰的真正伙伴。

無論是加速疾病研究、革新故事敘述方式，還是在病痛、受傷或衰老的脆弱時刻給予支持，我們都正處於一場技術變革的門檻上，它將提升我們最珍視的生命價值。