当机器人遇上被子：一场关于”铺床革命”的严肃喜剧
23个关节、3个步骤、无数种失败的可能——这不是在演绎一出机器人版的《愤怒的小鸟》，而是在2025世界机器人大会（WRC）上，一只机械手与一条棉被的巅峰对决。
“不就是叠个被子吗？怎么整得像登月计划？”
没错，围观的路人脸上写满了困惑。毕竟，在隔壁展台的机器人还在跳机械舞炫技时，星海图的这位”家务侠”却正严肃地和一条皱巴巴的被子搏斗——这画面，犹如一只螃蟹在试图理解瑜伽垫。
“你们这是在测试机器人耐心吗？”“不，我们是在挑战柔性物体操控的学科天花板。”赵行团队开发的G0大模型，显然不打算让机器人走捷径——宁可让机械臂在”够不着被子”和”拉歪整张床”之间反复横跳，也拒绝给它写个”一键铺床.exe”脚本。按科学家的说法——
机器人的内心OS：你以为我想当”家政学院留级生”？
让我们想象一下这台机器的委屈：
为什么非得用大模型？简单解释：
“您好，检测到标准方形床单，开始折叠！（但如果您把枕头扔上去……系统错误）”
“被子堆成火山？床单扭成麻花？枕头在跳舞？无所谓，我的视觉-语言-动作联动系统会出手！”
正如赵行所说：”真正的智能不是会演马戏，而是能应付现实世界的混乱。”——比如你室友永远不整理的床。
机器人铺床大挑战：从”非共识”到”半夜加班搭子”的科技长征
谁说机器人不会干活？它们不仅会铺床，还能让科学家变身“深夜加班狂魔”！
机器人领域的”脏活累活”：谁来给AI擦屁股？
在当前AI技术飞速发展的背景下，具身智能（Embodied AI）仍然是个充满谜团的领域——就像大语言模型（LLM）学会了写诗、编程，但机器人铺床时却可能把被子卷成墨西哥卷饼。
为什么差距这么大？关键在于数据。
一位不愿透露身份的同事感慨道：“赵老师是我们最佳的加班搭子，半夜还能在办公室见到他，不是在调试机器人，就是在思考怎么让机器人别再把自己缠在被子里。”
与其花里胡哨，不如直面根本问题
在AI圈子里，各种酷炫的展示Demo层出不穷，比如机器人徒手开瓶盖、360度空翻滚床单……但在赵行看来，泛化能力才是关键。
换句话说：机器人能在不同房间、不同床上、不同人类制造的“床铺灾难”中都能优雅完成任务，才算真正“智能”。
于是，星海图（这家公司听起来就像科幻电影里的反派AI总部）决定开源500小时的真机数据——相当于机器人界的《百科全书》，让你家的AI不再需要重新学习“枕头应该放在哪”。
开源的好处？
资本市场的反应：投资人一边熬夜一边砸钱
好消息是，科技圈的钱似乎并不怕“加班文化”。据了解，星海图已完成近15亿元人民币融资，投资人们可能坚信——“总有一天，这些机器人会自己给自己充电，然后替人类加班。”
WRC（世界机器人大会）期间，赵行接受了专访。他从学术+产业双视角分享了自己的见解，比如：
总结：机器人在进步，科学家在熬夜
如果说AI领域有“最苦逼工种”，那一定是具身智能的数据工程师——他们不仅要教会机器人铺床，还得半夜在公司陪它加班。
好消息是：数据开源后，未来可能会有更多AI学会优雅铺床……坏消息是：它们会不会觉得自己铺得比人类好，然后拒绝帮我们？
（本文灵感来源于真实事件，但绝不代表你家机器人真的准备起义。）
科技界的”小王”：星海图首席科学家赵行
谁说科学家都得是一副戴着厚镜片、不修边幅的老学究模样？这位星海图的首席科学家、清华交叉信息学院的助理教授赵行先生，就完美颠覆了我们对科研人员的刻板认知。让我们一起走进这位”跨界科学明星”的世界：
据说他的同事们给他起了个外号叫”数据库王子”，因为他不仅研究做得好，在实验室的数据整理比赛中还常年保持第一。
看到这样的科学家代表，不禁让人感叹：这年头，连搞科研都得讲究”德智体美劳”全面发展了！
大模型是具身智能泛化性的基础，高质量数据更重要
当机器人学会”生活不能自理”：一场床单与被子的终极对决
1. 为什么选择”铺床”这个史诗级任务？
星海图的工程师们可能有个共同爱好——看家政阿姨干活时心生敬畏。于是他们决定挑战高难度：让机器人铺床！比起那些只会跳舞、点头哈腰的”花瓶机器人”，星海图选择了一个能让人类倍感共鸣的场景：每天早上都恨不得把自己卷回被窝的终极噩梦——整理床铺。
当他们决定展示这个Demo时，现场观众的表情大概分成了以下几种：
事实证明，这个Demo堪称AI界的年度生存挑战——不仅要操控23个自由度（比大多数人类协调性强），还要对付滑不溜丢的被子，随时可能塌陷的床垫，以及永远找不到对齐方向的床单。
2. G0模型：不是最强的AI，但一定是最会干家务的
G0模型的核心能力可以用一句话概括：“我不够酷炫，但我足够实用！”
最关键的是，G0证明了大模型不光会聊天，还能干活！ 比起那些只能在PPT里吹牛的”概念机器人”，它实实在在地告诉我们：AI真的可以从”懂得很多”升级到”做得很好”！
3. 泛化性？不就是”见啥都能干”吗？
G0模型最难的不是怎么铺床，而是怎么铺不同的床：
这就好比让一个习惯了豪华酒店的AI，突然丢进大学宿舍——床垫倾斜30度、被子蜷在角落、枕头神秘失踪……这样的挑战，才是真正的”泛化性考试”！
4. 大模型真的适用于机器人吗？
许多AI专家曾经怀疑：“Scaling Law（规模法则）在语言模型上有效，但在物理世界真的行得通吗？”
星海图用实际行动告诉他们：
总之，AI的未来不再是“让机器人学会说话”，而是“让机器人学会干活”——否则人类唯一的出路可能就是把自己训练成超大型电池了！
高质量数据重要，现阶段会亲力亲为数据工程
数据采集历险记：机器人世界的”矿工”生活
第一章：数据采集的”搬砖”人生
这哪是 AI 行业？根本就是现代版”挖矿+修电脑+教导主任”的全能职业！
“为什么非得亲力亲为？”
因为这片”矿坑”太新了！不像 AI 标注已经成了流水线产业（外包公司一接手，你就等着验收吧），具身智能的数据采集更像是：
简单说：别人在搞高端算法研究，我们还在原始社会砍树做工具呢！
第二章：什么样的数据才能叫”高质量”？
听起来像在问”什么样的咖啡才算好喝？”但其实……比那复杂多了！
数据的两大灵魂指标
“数据配方？我们还在研发‘黑暗料理’阶段！”目前仿真数据、真机数据怎样配比最优？赵行表示：“继续尝试，实在不行就用玄学调参法！”
第三章：开源500小时数据？行业”挖矿指南”发布！
为什么要开源？“因为我们想让大家少踩坑！”（当然，也是想拉更多人一起挖矿……）
两大意义
总结：机器人行业的”淘金热”
未来，机器人可能在超市帮你找薯片，在酒店帮你送毛巾，甚至……在仓库偷偷摸鱼？ 但这一切，都建立在今天的”脏活累活”上！
未来已来？围观群众被”隔空取物”黑科技惊掉下巴！
前几天在某科技展上，一群吃瓜群众围着一个神奇的展台，表情比第一次看见会跳舞的扫地机器人还精彩——原来他们在体验传说中的“遥操技术”，俗称“隔空取物Pro Max版”！
现场画风一览
人类迷惑行为新增条目
这项技术说高端点是“人机交互革命”，说直白点就是“让你在办公室装绝地武士”。不过据现场技术人员透露，目前主要应用在医疗、工业等领域——但群众纷纷表示：“先整个隔空撸猫功能行不行？”
（采访人：你们开心就好，反正技术又不是用来满足这种需求的……大概吧。）
VLA范式是工业化路径，也在探索多种技术路线
智能科技对话：从触觉传感器到“快慢双系统”
触觉传感器：现在不加是因为还“摸”不清？
用户提问：VLA（视觉语言动作）是当前主流，但有人觉得光靠视觉不够，得加触觉才能更好地与物理世界互动，你怎么看？
我们当然知道触觉很重要，但现在的触觉传感器还在“打架”——电容还是电阻？就像两个小孩在争谁当队长，队伍还没组好呢！相比之下，视觉传感器就像百年老店——摄像头行业早已标准化，连存储、压缩、传输都安排在“VIP通道”了。而触觉传感器？还在“试营业”阶段。
你想想，你指挥一个机器人去收拾桌子，它又不会抱怨“这杯子太冰”或者“筷子太滑”，只要能看到，90%的活就能干完。所以我们决定，先把VLA这个小目标达成了，等触觉传感器“长大”了，再组队一起玩。
快慢双系统：让机器人既能“飙车”又能“思考人生”
用户提问：目前各家的VLA实现不同，星海图有啥特色？
我们的技术路线叫“快慢双系统”：
世界模型：让机器人预知未来？不如先教它别撞墙
用户提问：世界模型现在很火，你们怎么看？
现在的机器人是靠“模仿学习”——看人类怎么做，它就照着来。但世界模型是让它直接“推算”每个动作的后果，比如“我推这个杯子，它会倒吗？”
这是个“高端局”，最适合顶级实验室去挑战。我们目前的策略：先用VLA把机器人教乖，再考虑要不要让它当“先知”。
总结：星海图的科技哲学
（ 以上内容纯属“赵行风格”演绎，实际技术讨论请参考严肃版本。）
博览会的灵魂解说员：赵行
这位手持麦克风的绅士可不是普通路人——赵行老师正用他磁性的播音腔把展台参数讲出《动物世界》的既视感。当其他展商忙着发传单时，他已经让观众围出三层”演唱会观众席”，甚至有阿姨掏出手机录小视频：”儿子快看！这位解说员比李佳琦还会带货！”
采访团队悄悄透露：赵老师的西装内衬口袋其实是个零食仓库，毕竟连续八小时解说后，连央视主持人都得靠巧克力续命呢！
（图文无关：当镜头转向产品特写时，观众们还在伸长脖子找解说完结的赵老师去哪了）
学术经验长期受益，产学协同是件好事
赵行：从MIT到清华，一位跨界科学家的”数据人生”
回国动机：姚期智的”科学家挖墙脚计划”
2018年发生了一件大事——姚期智先生亲自带队去美国”拐”年轻人回来建设祖国！这位图灵奖得主挨个敲开MIT、斯坦福博士们的门，问他们：”要不要来清华玩耍？”就这样，赵行成了被”拐”回国的一员。
他觉得清华叉院简直是科学家的”快乐老家”：”在这里姚先生不管我们吃什么、喝什么，也不管我们研究啥——当然最重要的是不管我改多少次研究方向！这种自由度，简直就是学术界的’野生放养模式’。”
PhD秘闻：那个改变AI历史的”996数据集”
在博士期间，赵行和同学们干了件大事——打造了AD20K数据集。这个项目的难度系数堪比让猫乖乖洗澡：
结果这个”学术界的996工程”成了最受欢迎的数据集，引用量比他其他论文加起来还多！赵行悟出了人生真谛：”在科研界，最惨的不是996，而是996之后还没人用你的成果。”
跨界感悟：教授为什么要”下海”
现在的赵行过着”双重人格”般的生活：
他说：”这年头不当CEO的教授不是好AI研究者！你看美国的教授们都在忙着开公司，咱们中国教授当然不能输！”
本文灵感源自赵行教授的跨界人生，证明了一个真理：优秀的人往往不只在一处发光——他们可能是教授、研究员、创业者，甚至可能同时是这三者！(原文首发于微信公众号”智能涌现”，作者富充；本文经过”说人话”式改写)
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