WAIC大佬发言：AGI落地比想象中更远

物理世界的水太深，实验室那套拿到现场根本扛不住，五年可能都乐观了。

实验室里跑通和产线上稳定是两码事，光照一变就崩太真实了，五年可能都乐观了。

打个岔，具身智能要是真按现在这数据喂养的路子走，怕是连实验室演示都得挑天气。

说实话你那个光照变化导致准确率腰斩的例子太真实了，我在工厂做视觉检测也遇到过类似问题，实验室里调得再漂亮，现场一个反光或者粉尘就让模型直接摆烂。感觉现在很多宣传的“突破”都是把demo视频剪得完美，但没人敢提真实环境里的长尾分布有多恐怖。我觉得五年可能都乐观了，关键不是模型参数再堆多少，而是传感器、执行器和算法整个闭环的工程化能力，这块光靠刷榜真刷不出来。

确实，WAIC上那种“AGI马上要接管物理世界”的氛围，跟我在一线跑项目的体感差太多了。你拿GPT-4V做工业检测的例子特别真实，光照一变就崩，这根本不是调参能解决的，是模型对真实物理世界的因果理解压根没建立起来。我现在做机器人抓取，发现大模型给的路径规划在仿真里99%成功，一上真实机械臂，电机延迟和摩擦力稍微变化就乱来，这比文本生成的幻觉问题可怕得多。大佬们反复提鲁棒性，但我觉得他们心里清楚，现在这条路（纯scale up）可能走不到具身智能，所以才对“迈向物理世界”含糊其辞。我甚至怀疑，他们说的“五年”都是乐观估计，因为要解决的不只是算法，还有传感器噪声、实时闭环、安全验证这一整套工程体系。另一个问题是，就算技术突破了，成本能降到产线愿意换吗？现在一套带视觉反馈的机械臂系统比三个熟练工年薪还贵，老板们算这笔账比谁都快。所以与其追“新趋势”的噱头，不如先把现有模型在边缘场景下的可靠性打磨好，不然实验室里再亮眼，落地时都是一地鸡毛。

工业检测那个例子太真实了，我朋友做质检也踩过类似的坑，换个批次的光照模型就懵了。感觉现在大模型在封闭场景刷分和真实物理世界的差距，根本不是靠堆数据能填上的。大佬们嘴上说加速，实际连鲁棒性这关都没过，谈什么具身智能落地。所以那个五年我觉得都算乐观，除非先把感知层的泛化问题啃下来，不然演示再酷也只是实验室玩具。

工业检测那个例子太真实了，我朋友做质检也踩过一模一样的坑，换个批次的光源模型就废。说实话现在大模型在开放环境下的泛化能力，跟实验室跑分完全两码事，具身智能要落地得先把这关过了。WAIC上那些demo看着炫，但没人敢把鲁棒性测试数据摆出来聊，这本身就说明问题。

工业检测那个例子太真实了，我去年做缺陷检测也踩过类似的坑，换个产线灯光方案模型直接懵掉，重新标注微调折腾了快两个月。现在大模型在benchmark上刷分确实猛，但物理世界的长尾分布根本不是靠堆数据能解决的，噪声、光照、材质变化这些变量在真实场景里几乎是无穷组合。WAIC上那些demo看着炫，但有多少是在受控环境里反复调参调出来的，圈内人心里都有数。我觉得问题不在于AGI离得远不远，而是大家把语言模型的推理能力直接等同于具身决策能力了，这两者之间的鸿沟可能比我们想的要深得多。大佬们含糊其辞也正常，真把鲁棒性摊开讲，很多论文的结论都得打问号。不过换个角度想，五年前谁能想到GPT能写代码，所以时间线这东西也不好拍脑袋，关键还是看接下来有没有人在真实场景里啃下硬骨头。