“腿脚利索”的AI？腾讯Tairos：七年”机器人训练营”终于开班啦！
当AI学会”搬砖”：揭秘腾讯的具身智能开放平台
7月27日这个黄道吉日，腾讯突然宣布：”我家AI不光会写诗画画，现在还能帮你搬砖了！”——隆重推出具身智能开放平台Tairos。这可不是普通的AI工具箱，而是个自带大模型、开发工具和数据服务的“机器人保姆套餐”，专门用来喂饱那些嗷嗷待哺的具身智能项目。
腾讯的”七年机器人训练营”
为什么突然搞开放？张博士的三大灵魂拷问
发布会后，腾讯首席科学家张正友博士（江湖人称”机器人教父”）接受采访时，给出了三个比哲学命题还深刻的回答：
行业影响：从此AI不光会聊天，还会帮你拿外卖？
端到端 vs 分层：
为什么说分层架构是当下更务实的路径
具身智能：大脑与小脑的奇妙双人舞
1. “分层”还是”端到端”？这是个问题
想象一下，你面前有两台智能体：
理论上，如果端到端少年能吞下无穷无尽的数据，那他迟早也会自发学会分层，就像你的大脑最终学会了骑车、打字、甚至边走路边玩手机（别告诉我你没干过）。
但问题是——哪有那么多数据？端到端少年的训练成本堪比养一只”吃数据的饕餮”，而分层架构老哥则灵活得多：”不用那么累，我这里已经整理好了任务清单。”
所以，分层不是”最优”，而是聪明的妥协。
2. “小脑”的秘密：犯了错千万别让”大脑”知道？
在人类身上，”小脑”负责让你走路不摔跤，”大脑”负责思考”今晚吃啥”。而在智能系统里，SLAP³架构也是这么玩的：
角色分工
有趣的是，”小脑”会偷偷犯错——比如有一次它以为快速握住杯子的正确方式是捏扁它，结果水洒了一地。但它很快调整了自己的”肌肉记忆”，而这个经验如果特别有用，就会被悄悄打包交给”大脑”存档，下次遇到类似情况，”大哥”就不会犯同样的错误。
3. 边界是死的？不，它们也在”谈恋爱”
分层架构的边界不是铁板一块，而是动态变化的协作关系：
未来，”左脑”和”右脑”的界限可能越来越模糊，就像人类的大脑——当你熟练掌握了某项技能（比如骑自行车），你的”思考”就会退居二线，变成下意识的肌肉控制。
总结：分层架构，一场”分工合作”的艺术
现在的分层架构，说到底是一种高效的学习策略，因为它：
未来的智能体或许能完全”端到端”，但现在嘛……还是先让”小脑”好好练练抓杯子吧！
（P.S. 如果你的AI在家摔碎了杯子，别怪它——它可能正在努力学习”人类式优雅握杯”呢！）
当机器人学会”记仇”：腾讯SLAP³体系的奇妙进化论
一、”机器人也是会记仇的”
腾讯 Robotics X 实验室的最新成果 SLAP³ 体系，让机器人不仅会做事，还会记仇——没错，我说的就是那个在厨房里不小心把杯子摔碎的尴尬瞬间。
这样一来，机器人不仅能干活，还会“吃一堑长一智”，下次可能还会吐槽人类：”主人，你怎么又把杯子放这么边缘？”
二、”今天聪明，明天可能变傻？”
张正友博士的SLAP³体系最有趣的一点是——它能自己吐槽自己！ 今天的先验知识，明天可能就被证明是错的：
“上次还觉得塑料杯子不容易碎，结果摔了一下发现还是会裂开……好吧，更新一下认知。”就像Transformer模型，最初只是用于翻译，后来进化成了ChatGPT的神级架构。机器人也不可能一步登天，必须一步步“边犯错边升级”。
三、”动物不用语言，为啥人类偏要翻译？”
目前的AI有个问题——啥都要翻译成文字！
真正的具身智能应该像动物一样，直接用视觉、触觉、听觉学习，而不是拐弯抹角地翻译成人类的语言。
四、”为什么不直接‘梭哈’海量数据？”
有人问：”既然最终目标是海量数据训练的原生多模态模型，为啥不一步到位？”
张正友博士的回应很精妙：
“你想直接去火星？先学会回收火箭赚钱吧！”
不然就像让刚学走路的小孩直接参加马拉松——不摔死才怪！
所以，分层架构不是绕路，而是“边赚钱边搞大事”的科学策略！
五、总结：机器人也在”打怪升级”
腾讯SLAP³体系的精髓就是——
这不就是人类的成长过程吗？看来机器人不仅在学习如何做事，还在学习如何成长。
或许某天，AI看到人类犯错，会摇摇头说：
“又来了，这个错误我100年前就记录过了……”
为什么说「身脑融合」
是具身智能的第一性原理
科学家说：真正的机器人不能像”无头苍蝇”一样乱跑
最近科学家张正友在讨论”具身智能”时，提出了一些有趣的观点，让我们用更接地气的方式理解这个高大上的概念。
什么不是具身智能？
真正的具身智能=懂身体+懂环境+懂任务
它得像个武林高手一样，把”我要拿冠军”这种抽象目标，拆解成”跳板起跳→空中转体→落水水花消失”这种具体动作。换句话说，它不能光有”大脑”，还得真的懂怎么用”身体”配合。
人类VS机器人：跳水运动员的启示
不过最关键的是：跳之前的”心理模拟”。运动员站在跳板上的时候，不是发呆，而是在脑子里快速”播放”一遍动作流程——就像你在考试前疯狂脑补”待会儿怎么答题”一样。
机器人心里的”小电影”
有人问：”这种脑内模拟是不是就像视频生成AI？比如现在很火的Sora？”科学家表示：
终极结论
未来的机器人得学会两件事：
总之，真正的具身智能应该是——有自知之明的实干派，而不是只会幻想的艺术家。
喧嚣赛道上的创新定力：
为何要对商业化说「不」
疯狂科学家日记：AGI之路上的诱惑与坚守
今天又有人问我：”张博士，具身智能这么火，你们腾讯 Robotics X 为啥不赶紧变现啊？”
我扶了扶眼镜（其实我没眼镜，但科学家不扶眼镜显得不够专业），深沉地回答：”年轻人，你以为我不想吗？但科学家的定力，就像减肥时的炸鸡，闻着香，但要忍住啊！”
1. 人才和资本涌入：好事还是坏事？
我说：”朋友们，急着商业化可以理解，但别急着把‘智能垃圾桶’都贴上AGI标签啊！”
2. 商业化诱惑：科学家也扛不住
想象一下：
这种时候，”定力”就是你内心的小天使在呐喊：”别看眼前那几张钞票！想想星辰大海！”
3. 腾讯 Robotics X 的自我修养
我们实验室在过去7年里，做出了不少酷炫的玩意儿——比如能跳钢管舞的机械臂、会撒娇的AI狗。但我们忍住了！
为啥？因为一旦商业化，我们就会陷入以下恶性循环：
这就像你想减肥，结果天天被拉去吃火锅——最后不是发明了AGI，而是发明了”如何在PPT里吹牛”。
4. 真正的“陷阱”：短期利益 vs. 星辰大海
说白了，科学家的定力就是：
就像我常对团队说的：”兄弟们，咱们的目标是让机器人统治世界……哦不，是让机器人理解世界！不是让它们先学会推销保险！”
商业化不是坏事，但如果你真的想在AGI上搞点大事情，就得有”看着别人赚快钱，自己默默啃论文”的觉悟。
（本文灵感来源于机器之心采访，但经过疯狂科学家的奇幻脑补）
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