生成式物理人工智能与机器人基础模型：通过学习系统变革机器人技术
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发布日期：2025年11月21日 / 更新日期：2025年11月21日 – 作者：Konrad Wolfenstein
生成式物理人工智能与机器人基础模型：学习系统助力机器人技术转型——图片来源：Xpert.Digital
24万亿美元市场：从订单接收者到思考者：基础模型如何永远改变机器人
编程的终结：当机器通过观察学习——当机器学会思考而不是僵化地服从。
机器人技术目前正经历着一场根本性的范式转变，这场转变从根本上改变了自主系统的运行方式。尽管工业机器人已在制造业应用数十年，但它们迄今为止仍局限于僵化的、预先设定的流程。这些机器严格遵循预先编写的“如果-那么”指令，只能执行那些被明确编码的任务。每一个新的需求，每一条生产线的变更，都需要专业人员进行复杂的重新编程。这种传统的机器人技术基于确定性算法，其中每一个运动序列、每一个抓取位置以及对传感器信号的每一个反应都必须手动定义。
目前正在进行的突破性进展是基于将生成式人工智能的原理应用于物理世界。正如大型语言模型通过对海量文本的训练来发展对语言的统计理解一样，机器人基础模型也正在被创建，这些模型通过观察和模拟来理解三维世界和物理关系。这些模型不再为每个动作都预先编程，而是学习可以应用于新情况的通用技能。
英伟达首席执行官黄仁勋将这一时刻称为机器人领域的“ChatGPT时刻”，这一比喻凸显了这项发展的革命性意义。正如ChatGPT在2022年11月向公众展示了现代语言模型的强大功能一样，基础模型也可能代表着机器人领域的一个类似里程碑。这种类比并非仅仅是比喻。底层技术共享着一些关键的架构原则。最初为语言处理而开发的Transformer模型，如今正被应用于处理传感器数据、运动轨迹和物理交互。
这一发展具有深远的经济影响。机器人行业即将迎来爆发式增长，其规模可能远超以往。目前全球约有400万台工业机器人投入使用，但市场研究人员预测，到2030年，仅人形机器人的数量就可能达到2000万台。ARK Invest 最为雄心勃勃的预测是，人形机器人市场规模最高可达24万亿美元。这些数字或许看似夸张，但它们反映了专家们赋予这项技术的变革性力量。
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从僵化的算法到自适应系统
从程序控制型机器人到学习型机器人的技术演进正在多个层面发生。其核心在于从基于规则的系统转向数据驱动的方法。传统的机器人编程依赖于针对每一种可能情况的明确指令。装配线上的机器人必须精确地知道零件的位置、方向以及抓取零件的力度和速度。这种精确性需要结构化的环境来最大限度地减少变异性。
机器人基础模型打破了这种范式，它们从大型数据集中提取统计模式。这些模型不执行显式规则，而是学习任务、物体和操作策略的隐式表示。学习过程类似于人类通过观察和模仿进行学习。模型会被输入成千上万甚至数百万个演示数据，展示特定任务的执行方式。神经网络从这些数据中提取模式和策略，然后将其应用于新的类似情境。
这些基础模型的数据来源多种多样。Physical Intelligence 公司收集了约 10,000 小时的真实世界机器人数据来训练其首个基础模型。初创公司 GEN-0 则报告称，其拥有更大的数据集，包含来自全球家庭、仓库和工作场所的 270,000 小时真实世界操作数据。这些数据集规模庞大，但与用于训练大型语言模型的数万亿个词元相比，仍然相形见绌。这种差异可以用数据的性质来解释。机器人数据的收集难度更大，因为它需要在现实世界中进行物理交互。你不能简单地从互联网上下载数百万个视频就指望数据足够。机器人数据通常需要通过远程操作、人工演示或自动化数据采集系统等方式主动生成。
仿真技术正是在此发挥作用，在现代机器人研究中扮演着关键角色。基于物理的仿真器能够生成几乎无限量的合成训练数据。英伟达（Nvidia）开发了诸如 Omniverse 和 Isaac Sim 等平台，提供高度逼真的虚拟环境，供机器人进行训练。英伟达正在开发的名为 Cosmos 的世界基础模型（World Foundation Models）能够根据遵循物理定律的简单输入生成逼真的视频序列，供机器人进行虚拟学习。
这个想法很有吸引力。机器人无需记录数百万小时的真实世界交互，而是可以在模拟环境中进行训练，在模拟环境中，时间被压缩，成千上万个机器人实例可以并行学习。挑战在于弥合所谓的“模拟与现实差距”，即模拟行为与真实世界行为之间的差异。如果摩擦力、弹性或传感器误差等物理特性没有被正确建模，那么在模拟环境中表现完美的机器人在现实世界中可能会失败。
德国企业在全球机器人领域中的角色
德国拥有历史悠久的机器人产业，被认为是工业自动化领域的领先国家之一。德国制造业的机器人密度位居世界前列，平均每万名员工拥有约300台机器人。这种在传统机器人领域的优势为德国奠定了坚实的基础，但问题依然存在：德国能否成功转型为认知型、人工智能驱动的机器人？
多家德国和欧洲公司正积极布局这一新兴市场。总部位于慕尼黑的Agile Robots公司已成为其中最具雄心的企业之一。2025年11月，该公司发布了其首款人形机器人Agile One，该机器人专为工业环境设计，计划于2026年初在巴伐利亚州的一家新工厂投产。Agile Robots强调，其机器人基础模型的训练主要在慕尼黑进行，并基于真实的生产数据。与德国电信和英伟达的合作使得训练能够在新的工业人工智能云平台上进行，该平台托管于德国数据中心，并符合欧洲数据保护标准。
这种方法具有重要的战略意义。许多竞争对手依赖于合成数据或通用数据，而Agile Robots凭借自身生产以及在汽车和电子行业的客户，拥有欧洲最大的工业数据集之一。数据是人工智能的命脉，获取高质量的真实世界数据能够带来巨大的竞争优势。该公司目前已有超过2万套机器人解决方案投入运行，并持续从实际应用中收集新数据。
总部位于德国梅青根的NEURA Robotics公司也秉持着类似的雄心壮志。该公司专注于认知机器人领域，并与英伟达紧密合作，为其机器人系统开发基础模型。NEURA强调将真实世界数据与先进的仿真技术相结合，并开发了一种多层人工智能架构，该架构融合了实时传感器处理、机器人本地推理和分布式多智能体学习。2025年10月，NEURA宣布在中国杭州设立分支机构，注册资本达4500万欧元，凸显了该公司的全球化战略。
德国航空航天中心（DLR）也在投资基础模型，但其重点更广泛，涵盖航空、航天和交通运输领域的应用。DLR 的基础模型适配项目旨在使大型人工智能模型能够应用于特定领域，并开发轻量级、专业化的模型。虽然 DLR 并不直接开发商用人形机器人，但其研究成果为工业界提供了构建相关技术的知识基础。
然而，德国企业的地位并非没有挑战。全球竞争异常激烈，美国和中国都在大力投资机器人和人工智能领域。2025年上半年，中国在人工智能机器人领域的投资额是欧盟的六倍，美国则是欧盟的四倍。这种投资差距令人担忧。欧洲在人工智能领域的投资已超过200亿欧元，而美国每年投入1200亿美元，中国在过去十年中已在人工智能及相关技术领域投资了9100亿美元。
欧洲的监管环境加剧了这种差异。尽管《人工智能法案》和《通用数据保护条例》（GDPR）旨在促进负责任的人工智能开发和保障数据隐私，但同时也限制了对训练数据的访问，并增加了合规成本，对小型企业造成了不成比例的负担。在欧洲进行严格监管的同时，美国和中国的企业却在限制较少的环境下进行试验。
技术转型的经济维度
机器人技术基础模型的引入具有深远的经济影响，其影响范围远超机器人产业本身。其核心在于解决自动化如何提高生产力、缓解技术工人短缺以及保障德国等高度工业化经济体的竞争力等问题。
基础模型的训练成本巨大且持续攀升。2017 年，最初的 Transformer 模型成本约为 900 美元，而 OpenAI 的 GPT-4 的训练成本估计高达 7800 万美元，谷歌的 Gemini Ultra 则高达 1.91 亿美元。这些数字远远超出学术机构或小型公司的预算。因此，开发具有竞争力的基础模型需要大量的资金投入，而这笔资金只能由资金雄厚的公司或政府资助筹集。
对于机器人专用基础模型而言，确切的成本难以量化，但即便不是更高，其数量级也可能与之相近。收集大量真实世界机器人数据需要庞大的硬件基础设施和运营成本。Physical Intelligence公司报告称，其数据生成系统每周可提供超过一万小时的全新机器人数据。在全球范围内运营这样一个拥有数千台数据采集设备和机器人的系统成本高昂。
这些项目的投资回报取决于已开发的基础模型是否能够真正实现预期的收益。人形机器人的经济效益在于它们能够在某些领域替代或补充人类劳动力。Nexery 的一项研究预测，人形机器人可以自动化目前高达 40% 的人工操作任务，尤其是在装配、物流和维护方面。预计投资回收期不到 0.056 年，这使得人形机器人成为一项极具吸引力的投资。
这些计算基于人形机器人购置成本将会下降的假设。虽然首批型号在2025年的平均售价约为8万美元，但预计到2030年，价格将降至2万至3万美元左右。成本下降的驱动力将来自规模经济、技术进步和市场竞争。相比之下，德国一名普通产业工人的年均成本约为5万至7万欧元，其中包括社保缴款和福利。在这样的条件下，一台能够全天候工作、无需休息且不会生病的机器人，几年内就能收回成本。
经济影响是复杂的。一方面，认知机器人带来的自动化可以帮助缓解许多行业技术工人严重短缺的问题。德国和其他高度工业化国家正面临人口结构变化，导致可用劳动力数量减少。机器人可以填补劳动力缺口，维持生产力。另一方面，人们担心自动化会导致失业，尤其是在那些涉及重复性体力劳动的行业。
然而，历史经验表明，技术进步从长远来看并不会导致大规模失业，而是会引发劳动力市场的结构性转变。新的职业领域应运而生，这些领域需要对自动化系统进行维护、编程和监控。资格要求也从纯粹的体力劳动转向技术和认知技能。教育政策面临的挑战在于如何使劳动力为这种转变做好准备，并提供再培训项目。
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美国、中国、欧洲——认知机器人领域的全球三方角逐
技术领导权的竞争
全球机器人领域的竞争格局呈现出美国、中国和欧洲三者并存的三角格局，每个地区都展现出各自独特的优势和劣势。美国在人工智能基础模型领域占据主导地位。OpenAI、Anthropic、谷歌和Meta等公司开发了最强大的语言模型，并在神经网络扩展方面拥有丰富的经验。如今，它们正将这些优势应用于机器人领域。像Figure AI、1X Technologies和Physical Intelligence这样的公司正在积极研发基于基础模型控制的人形机器人。
中国已成为全球最大的工业机器人市场。2024年，全球新增工业机器人中54%位于中国，而欧盟仅占17%。中国政府已将机器人技术列为战略重点，并通过“中国制造2025”等项目大力推动该产业发展。中国的目标是到2030年生产约4000万台机器人，这一数字凸显了中国政府的雄心壮志。此外，中国在人工智能专利方面也处于领先地位，拥有全球超过70%的生成式人工智能专利，而美国仅占21%，欧洲更是只有2%。
包括德国在内的欧洲拥有库卡（KUKA）、ABB和史陶比尔（Stäubli）等历史悠久的机器人行业领军企业，以及强大的供应商体系。欧洲的优势在于精密工程、硬件质量以及对工业流程的深刻理解。这些优势固然宝贵，但不足以主导认知机器人领域。真正的挑战在于如何将卓越的硬件技术与人工智能专长相结合。
近年来发生的收购和投资事件凸显了行业的转变。2016年，中国美的集团收购库卡(KUKA)给欧洲敲响了警钟。软银近期宣布以50亿美元收购ABB的机器人部门，表明亚洲投资者正积极投资欧洲的机器人技术。这些收购带来了资金和市场准入，但也存在失去战略技术诀窍的风险。
像NEURA Robotics这样的欧洲公司正在向中国扩张，以进入这个庞大的市场并利用当地资源。虽然从商业角度来看，这种策略可以理解，但也引发了关于技术主权的担忧。如果欧洲机器人公司越来越多地将研发能力转移到中国，就像Stihl公司将其机器人割草机的研发转移到中国一样，那么就存在技术长期流失的风险。
应对这些挑战需要制定一项具有战略意义的欧洲机器人和人工智能政策。欧盟通过其人工智能法规，建立了一个基于风险的监管框架，可作为全球典范。然而，仅靠监管并不能创造创新。对研究、基础设施和专业人才培养的大量投资至关重要。欧盟人工智能领军企业计划中宣布的合作项目，以及超过10亿欧元的人工智能投资，是朝着正确方向迈出的一步，但与美国和中国相比，这些金额仍然微不足道。
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基础模型作为通用问题解决者
基础模型的核心创新在于其泛化能力。传统的机器人系统是任务特定的，也就是说，它们只能执行单一任务。例如，焊接机器人只能焊接，抓取机器人只能抓取，而切换到新的任务则需要复杂的重新编程。基础模型则力求实现任务通用性，即使用同一模型处理各种各样的任务。
这种方法也称为零样本学习或少样本学习。零样本学习是指模型无需针对特定任务进行专门训练，即可凭借其通用理解能力解决新任务。少样本学习是指只需少量演示即可使模型适应新任务。这些能力对机器人技术具有变革性意义，因为它们显著提高了灵活性。
在2025年国际消费电子展（CES）上，英伟达展示了其Isaac GR00T N1基础模型，该模型演示了如何通过最少的后续训练使机器人适应新的任务。该模型采用了一种受人类认知原理启发的双架构。系统1是一个快速思考的行动模型，能够实现反射性反应。系统2是一个慢速思考模型，用于深思熟虑的决策和规划。这种架构使机器人既能对事件做出快速反应，又能处理复杂的多步骤任务。
1X Technologies 公司展示了一款人形机器人，该机器人配备了基于 GR00T N1 的策略模型，能够自主执行家务清洁任务。该系统的自主性源于其能够解读视觉输入、理解任务背景并执行适当的动作，而无需对每个动作进行显式编程。
德国机器人公司Franka Emika也将Nvidia GR00T集成到其Franka Research 3系统中，并在2025年德国自动化展（Automatica 2025）上展示了一款能够自主执行复杂操作任务的双臂系统。该系统能够根据摄像头输入推断目标，并实时执行相应的动作，无需人工集成或任务设计。
这些例子表明，基础模式具有普及机器人技术的潜力。虽然过去对机器人进行编程需要专业知识，但未来即使是规模较小的公司和缺乏深厚技术专长的用户也能利用机器人来实现其目标。机器人即服务模式的发展将进一步降低准入门槛，从而强化这一趋势。
数据和模拟的重要性
基础模型的质量在很大程度上取决于其训练数据。在自然语言处理领域，互联网上可以轻易获取数万亿个单词，但如此庞大的数据量对于机器人技术而言却难以获取。机器人数据缺口是一个根本性问题。假设一个机器人GPT要使用与大型语言模型相同数量的数据进行训练，即使有数千个机器人持续不断地生成数据，也需要数十万年的数据收集时间。
模拟为解决这一困境提供了一条途径。基于物理的模拟器可以生成几乎无限量的合成数据。挑战在于如何确保在模拟中学习到的行为能够迁移到现实世界。目前已采用多种技术来弥合模拟与现实之间的差距。领域随机化通过系统地改变模拟中的物理参数，使模型对现实世界的变化更具鲁棒性。结合人类反馈的强化学习允许使用来自模拟和现实世界交互的奖励信号来训练模型。
Nvidia Cosmos 是一款世界基础模型，它能够根据简单的输入生成逼真的视频序列，作为机器人的训练环境。其理念是，机器人可以在这些生成的虚拟世界中学习，而无需承担现实世界实验的成本和风险。该模型能够理解物理属性和空间关系，从而确保生成的场景真实可信。
另一种很有前景的方法是利用人类视频数据。人们每天执行数百万次操作任务，这些任务都会被录制成视频。如果能够从这些视频中提取与机器人学习相关的信息，数据库就能得到显著扩展。像CLIP这样的视觉语言模型已经证明，视觉概念可以从自然语言中学习，目前类似的方法正在机器人领域进行探索。
德国和欧洲的研究机构正为这些发展做出贡献。弗劳恩霍夫物质流与物流研究所致力于机器人仿真和机器学习系统的研究。德国人工智能研究中心（DFKI）则在开发用于机器人学习的人工智能方法。这项研究对欧洲企业的竞争力至关重要，但必须得到充足的资金支持，并能将知识转化为工业应用。
挑战和开放问题
尽管取得了巨大进步，但仍存在诸多挑战。基础模型的鲁棒性是关键问题。在测试环境中表现良好的模型，在现实世界中遇到意外情况时可能会失效。被誉为主要优势的通用性，必须在各种场景下得到验证。
自主系统的安全性是另一个至关重要的方面。随着机器人越来越多地自主运行并基于基础模型做出决策，如何保证它们的行为安全，不会危及人类安全？传统机器人依赖于硬编码的安全机制。而对于学习型系统而言，实现如此严格的安全边界则更加困难。
认知机器人的伦理和社会影响正引发激烈争论。责任问题正在被重新定义。如果机器人做出的决定造成了伤害，责任应该由谁承担？是机器人的制造商、基础模型的开发者、操作者，还是机器人本身？这些问题并非无关紧要，需要法律和监管方面的明确规定。
机器人对劳动力市场的影响一直备受争议。一些专家认为，机器人将缓解技能短缺并创造新的就业机会，而另一些专家则担心，尤其是低技能工人可能会因此失业。一项研究估计，人形机器人可以自动化完成高达40%的体力劳动。社会面临的挑战在于如何妥善管理这一转型，确保自动化带来的益处能够公平分配，并将社会动荡降至最低。
对德国和欧洲的战略重要性
认知机器人技术的发展不仅是一个技术问题，也是一个地缘政治问题。研发和生产智能机器人的能力日益被视为一项战略因素。机器人技术的应用范围不仅限于民用领域，也扩展到了国防领域，其中自主系统的重要性日益凸显。
如果建立起合适的框架，德国有潜力在认知机器人领域发挥领导作用。德国的优势在于精密机械、软件开发以及对工业流程的深刻理解。汽车行业历来是机器人技术的关键驱动力，未来有望再次扮演核心角色。其成熟的供应商网络以及来自数百万个真实制造流程的庞大数据池都是宝贵的资产。
然而，这种潜力必须得到积极开发利用。德国和欧洲的机器人战略应包含以下几个要素。首先，需要加大研发投入，才能与美国和中国保持同步。其次，监管框架的设计必须以促进创新而非阻碍创新为目标，同时又不损害安全和伦理标准。第三，应加强产业界、研究机构和初创企业之间的合作，以加速知识向市场化产品的转化。
促进创业精神并为机器人初创企业创造有利的营商环境至关重要。许多最具创新性的发展都来自灵活且风险承受能力强的初创企业。德国和欧洲必须确保这些公司能够获得资金、人才和市场。
培养技能型人才至关重要。人工智能、机器人及相关领域的专家需求远远超过供给。大学和职业院校必须调整课程设置，加强这些领域的培训。同时，也应为现有员工提供再培训项目，帮助他们适应向自动化劳动力市场的转型。
从僵化的机器到学习伙伴——欧洲迈向机器人时代的道路
从程序控制型机器人到学习型机器人的转变，代表着未来几十年最重要的技术变革之一。机器人基础模型有望极大地扩展自主系统的灵活性和应用范围。机器人将不再是只能执行预定义任务的僵化机器，而是能够从经验中学习并适应新情况的自适应系统。
其经济影响深远。认知机器人实现的自动化可以提高众多行业的生产力，缓解技能短缺问题，并增强高度工业化经济体的竞争力。市场预测显示，该技术将呈指数级增长，并有望创造数万亿美元的附加值。
德国和欧洲面临的挑战是如何将自身在机器人领域的传统优势与认知系统的新需求相结合。德国和欧洲企业在硬件方面的卓越表现奠定了坚实的基础，但必须辅以人工智能方面的专业知识。像Agile Robots和NEURA Robotics这样的公司表明，欧洲企业确实有能力在这个领域展开竞争。然而，全球竞争异常激烈，美国和中国都在大力投资这项未来技术。
这一发展需要系统性的方法，涉及研究、产业、政治和社会各界。技术创新必须辅以明智的监管，以确保安全和伦理标准，同时又不扼杀创新。关于自动化影响的社会讨论必须以建设性的方式进行，以消除恐惧并突出其益处。
从程序控制型机器人到自主学习型机器人的转变，不仅仅是技术进步，它标志着一个新时代的开始。在这个新时代，机器不再仅仅是工具，而是与人类并肩工作、共同应对复杂任务的伙伴。社会如何塑造这一转变，将决定这项技术的益处能否惠及大众，以及欧洲能否在这个新世界中扮演领导角色。机遇巨大，但必须把握。现在就是行动之时。
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