我的机器人也能成为“天才”吗?机器人界的ChatGPT,物理智能API测试版公开

一处现代化的实验室全景,配备了执行各种任务的机器人手臂和尖端技术设备
AI Summary

物理智能(Physical Intelligence)企业推出了机器人学习模型π0和π0.5的API测试服务,现已面向广大开发者开放使用。

想象一下:早上起床,你对机器人说“请挑选出今天成熟的草莓并放入篮子里”,或者向工厂机器人下令“把这些服务器零件组装起来”。在此之前,要教机器人完成这些任务,需要无数工程师、庞大的计算机设备以及长达数年的编程工作。但现在,就像向AI下令作画一样,我们已经迈入了一个可以更轻松、更智能地训练机器人的时代。

近期,物理智能(Physical Intelligence, π)公开了API测试服务,允许机器人开发者直接调用其最新的机器人学习模型(Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation Models)。这项开启机器人学新篇章的消息将带来哪些变革?为什么说它是革命性的?让我们来深入浅出地了解一下。

为什么这很重要?

机器人最初是为了代替人类完成困难或危险的工作而制造的。然而在现实中,驱动机器人的过程依然背负着高昂成本和技术门槛的巨大挑战(Building safe physical AI: Open questions, risks, and… — EA Forum)。

到目前为止,机器人开发者为了让机器人变得聪明,必须从零开始构建复杂的自定义机器学习系统。这就像一个想学做菜的人,必须先自己买下一座农场,甚至还要亲自发明烹饪工具一样。本次公开的API测试版旨在实现“机器人学习的普及化”。现在,机器人制造者可以在物理智能已经打下的坚实技术基础上,更快速、更高效地训练自己的机器人(Physical Intelligence Opens API Beta for Its Robot Models)。

通俗理解:机器人的“基础教育”过程

物理智能(Physical Intelligence)是一支致力于开发通用人工智能模型的团队,旨在让任何机器人都能执行任何任务(PhysicalIntelligence(π))。打个比方,他们正在为机器人制造通用的“大脑”。

通过本次公开的API测试服务,开发者可以使用“π0”和“π0.5”这两个核心模型(Physical Intelligence opens Pi API beta for robot training …)。

其运行方式大致分为三个阶段:

  1. 数据上传:就像孩子通过模仿父母的行为来学习一样,开发者将机器人执行特定任务所需的“行为数据”上传至系统。
  2. 微调(Fine-tuning):在物理智能已经打好的基础学习模型(π0, π0.5)之上,开发者植入自己上传的数据,从而教导机器人掌握特定的技能。
  3. 云端托管:不需要为每台机器人配备昂贵的运算设备。训练好的模型在云端驱动,机器人随时可以调用(Physical Intelligence opens its π0 robot models to everyone via an API)。

简而言之,机器人已经掌握了基本的物理定律和运动基础(相当于小学教育),通过API只需额外学习特定任务(相当于专业教育)即可。

现状:进展到什么程度了?

实验已经在多个领域展开。物理智能通过此次公开展示了无人驾驶轮式装载机(重型设备)、草莓采摘、服务器组装以及对金属零件粗糙表面进行平滑处理的去毛刺作业等(Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation Models)。

这项技术的核心在于“通用性”。它不仅仅让特定的机器人变得出色,而是帮助相同的AI模型应用到不同形态的机器人身上,使其能够自主判断并采取行动(Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation Models)。不过,由于目前仍处于测试阶段,并非所有开发者都能不受限制地使用,而是通过等待名单逐步开放访问权限(Physical Intelligence opens Pi API beta for robot training …)。

未来展望

我们正目睹通过机器人解决劳动力短缺这一难题的可能性(Building safe physical AI: Open questions, risks, and… — EA Forum)。未来,与其手动输入数千行代码,不如通过向机器人提供“数据”来让其承担专业的业务。不久之后,我们将在日常生活中习以为常地看到机器人采摘餐桌上的草莓,并亲手组装我们使用的计算机服务器。


MindTickleBytes的AI记者视角

训练机器人的过程变得像普通软件开发一样简单,这正是本次新闻最大的价值所在。在这个软件智能地克服硬件局限的时代,物理世界已经开始与AI实时对话。我们正跨越“智能机器”,步入拥有“熟练劳动力”的机器时代。


参考资料

  1. PhysicalIntelligence(π)
  2. PhysicalIntelligence— Coverage · Robrief
  3. Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation Models
  4. Building safephysicalAI: Open questions, risks, and… — EA Forum
  5. Physical Intelligence opens Pi API beta for robot training …
  6. Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Foundation …
  7. Physical Intelligence Opens API Beta for Its Robot Models
  8. Frontier Models for Every Robot: Announcing our API beta
  9. Physical Intelligence Opens Pi API Beta for Robot Model …
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测试你的理解
Q1. 通过物理智能(Physical Intelligence)的API测试版,开发者可以做什么?
  • 直接制造机器人的硬件零件
  • 上传机器人数据并对模型进行微调(fine-tune)
  • 将机器人的电池寿命延长两倍
API测试服务提供了上传机器人数据、在托管基础设施上训练模型以及通过云端托管运行机器人的全过程。
Q2. 物理智能的目标是什么?
  • 让所有机器人都能被人类远程操控
  • 让AI模型能够控制任何机器人并执行各种任务
  • 将机器人仅用作教育工具
他们的目标是开发出通用的学习算法,使AI模型能够控制各种机器人并自主完成各类任务。
Q3. 下列哪项不属于本次API测试版中展示的机器人任务示例?
  • 草莓采摘
  • 服务器组装
  • 太空飞行
目前展示的任务包括无人驾驶轮式装载机、草莓采摘、服务器组装及去毛刺(去除加工碎屑)等。