中國的人形機器人已經能跑、能跳、能後空翻——但在星海圖（Spirit AI）聯合創始人、首席科學家高陽看來，這些都不算什麼：「大腦確實是整個機器人技術棧中最弱的一環。」硬件的狂歡之下，真正決定機器人智能與生產力的軟件競賽，才啱啱開局。這位清華機器人學助理教授本周在辦公室放話：2027年年中，機器人可能迎來自己的「GPT-3時刻」——一個足以類比OpenAI引爆ChatGPT的行業級拐點。

先工廠，後家庭，隔着八年

時間表他劃得很清楚：未來一到兩年是工業應用的窗口，自家機器人已在寧德時代和京東的生產線上崗；兩年後，商業服務場景落地簡單任務；而走進家庭，至少還要八年——卡在數據瓶頸上。目前星海圖機器人在結構化客廳環境裏完成簡單任務的成功率是90%，但離「進家門」的距離，比從實驗室到工廠遠了不止一個量級。

90%成功率的執念

路透社指出，星海圖的打法也很「重」：不迷信仿真——高陽的理由很直白，「仿真器處理剛體沒問題，但電纜這類柔性物體搞不定」；擰瓶蓋這種精細動作和沒見過的任務，只能靠真實數據硬喂。公司在全國僱了約1000名數據採集員，穿戴設備重複開冰箱、開保險櫃、切菜的動作。訓練中心裏，數十個年輕人把同一個動作做上幾十遍，只為機器人學會一遍。更有意思的發現是：摻雜多樣性的「髒數據」，比重複50遍的「乾淨數據」訓模型更快。

資本寵兒

這套打法砸錢，但資本買賬：成立僅兩年、300人的星海圖，已孖展超6.7億美元，估值衝到200億元人民幣——京東既是客戶也是股東，CATL的生產線裏跑着它的Moz1輪式機器人。IPO的問題，高陽笑而不語。

會後空翻的中國機器人很多，肯承認「腦子不夠」並砸千人之力去補的，屈指可數。2027年的那個「GPT時刻」會不會準時到來沒人敢打包票，但數據戰爭開打的那一刻，勝負手已經從電機挪到了數據集——這一局，星海圖想搶跑。（鳳凰AI研究院）