媒體專訪機器人公司加速進化副總裁 VLA算法將被顛覆(2)

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2025-08-26 11:28:05 澎湃新聞

訓練數(shù)據(jù)主要來自足球場景采集的真實物理數(shù)據(jù)，并結(jié)合視頻合成數(shù)據(jù)，通過最新的模仿學習加強化學習實現(xiàn)視覺信號直接輸入神經(jīng)網(wǎng)絡。趙維晨認為，遙操的數(shù)據(jù)體量無法支撐具身大腦的訓練，目前視覺語言動作模型（VLA）算法還是基于大語言模型那套，未來三年內(nèi)會被全新的底層算法體系顛覆。

關于今年北京的世界機器人大會上關于視覺語言動作模型（VLA）的爭議，趙維晨表示，自動駕駛單日數(shù)據(jù)量可達上億條，而全國具身最大的開源數(shù)據(jù)集規(guī)模才百萬級別（不到10TB）。他認為，大語言模型迭代經(jīng)歷十多年海量語料，才形成如今的尺度定律（Scaling Law），而VLA模型總體依賴訓練數(shù)據(jù)中的固定模式，需要海量標注數(shù)據(jù)才能“記住”固定場景，很難幫具身泛化。

BoosterT1發(fā)售情況并未超出預期。2025年上半年出貨交付了數(shù)百臺，其中50%是全球化訂單，主要集中在賽事和科研。頂尖球隊采購他們的機器人軟硬件平臺，用于開發(fā)和測試決策算法。趙維晨表示，最核心的不是訂單量，而是交付量。他們現(xiàn)在T1成本價在10萬元人民幣左右，很多公司簽署了大量“意向訂單”，但如果沒有量產(chǎn)的工程化能力和交付能力，就不是真的商業(yè)化。他們的訂單交付周期在15到20天左右。

未來他們的商業(yè)化路徑也很清晰：短期做賽事、科研、教育（比如高校和K12的機器人課程），中期從明年開始切入家庭搬運、陪伴這些場景，長期結(jié)合開發(fā)者生態(tài)往家庭管家、智能助理這些通用機器人方向走。

對于人形機器人走進家庭場景，趙維晨表示，他們重點會放在家用機器人，使其成為除手機、電腦外新的交互形態(tài)和生產(chǎn)力工具。他們要做的三件事是硬件（端）、操作系統(tǒng)、開發(fā)者工具。大腦層面他們不著急，等三年后技術路線收斂些，有了一定收入體量再投入。

趙維晨認為，人形機器人進入家庭一定會經(jīng)歷從早期使用者到早期大眾最后到后期大眾的鏈路。核心是通過殺手級應用和教育進入早期使用者，再通過生態(tài)成熟、應用多樣化、成本下降進入大眾市場。這可能需要3到10年時間。

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(責任編輯：zhangxiaohua)

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