编者按:本文来自微信公众号凤凰网科技(ID:ifeng_tech),作者:Dale,编辑:董雨晴,创业邦经授权转载。
9月10日下午,乐享科技发布声明,首次认领了前几日在具身圈引发讨论的MVP神秘模型。
先给大家做个前情提要,几日前一段时长10分钟、一镜到底的视频曾引发业内热议,视频里宇树G1和智元远征A3一块干活,时而把手臂伸出窗户擦玻璃、时而搬来凳子踩上去够高处的东西,A3甚至还给G1戴了个围巾。这段视频引发关注,在于这是两个硬件架构、两种运动自由度、两套传感系统的机器人在协作。视频流出后,就有人四处打听究竟是哪家的作品。模型团队只是给模型的代号取了个有意思的名字——“MVP”,全称Make Veritable People,直译过来是“做个人吧”。

中国团队已经把模型跑通了,OpenAI刚开始“担忧”
凤凰网科技了解到,早在7月,乐享科技就上线 Aether 模型官网,网页中粒子特效视觉设计、整套关于异类心智、递归自进化、AI 对齐的整套理念完整对外公开,在此他们提出了“仿生架构 + 能量驱动”路线,将模型拆解为“大脑 - 小脑 - 皮层 - 脊髓”四层,定义三大特质:Consist(世界一致性)、Continue(持续自我进化)、Character(自主人格)。他们的网站措辞也很有辨识度 ,比如认为“硅基生命不应是被 VLA 拉扯的木偶”“自主探索、自主理解、自主认知、自主进化,终身学习”。他们传递的判断也很清晰,认为AI 不是人类智力的延伸,而是一种正在“生长”的非人智能体。
,时长00:08
乐享科技demo:机器人自主决策伸手到窗外擦玻璃事后来看,这是一个没有脚本、没有预设,自然演变出来的协作结果。从乐享此次的现身来看,这个 Demo 背后的模型,就是 Aether。而 OpenAI 这边,Pachocki 的长文停留在理念与“担忧”层面,呼吁建立安全标准、自愿放缓训练速度,却没有拿出任何一个在真实物理世界中跑通的具身智能 Demo。同一个起跑线,定义权发生了迁移
具身智能当前仍处在百家争鸣阶段,技术远没有收敛。以至于过去半年多,具身圈在路线之争上持续拉扯。行业大抵上分为了鲜明的两派:VLA(视觉 - 语言 - 动作)路线,属于 “直觉派”:输入视觉和语言指令,直接输出机器人控制动作。世界模型路线,属于 “深思派”:先建模物理世界的运行规律,通过预演环境演化来规划动作。争吵不休意味着,两派都没有显著胜出,各有各的优劣。无论 VLA,还是当下的 WAM,本质上都没跳出 “数据驱动的任务拟合” 思路。这个时候行业也在猜测,有没有可能存在一种新的路线,可以更好解决现阶段的卡点问题,乐享科技所做的就是一个全新的架构,做原始创新。凤凰网科技了解到,以太大模型(Aether)技术上不是VLA,也不是世界大模型,可以理解为"能量大模型":以神经元分配为核心,用自由能驱动模型自我养成,目标是实现真正的自主智能。这套架构的做法,是仿照认知神经科学搭建一条完整的神经通路:从对应人类大脑的高层认知——意图解析、长时序任务规划、元认知(模型能判断自己“知道什么、不知道什么”);到记忆中枢——流式长时记忆与情景记忆,让机器人拥有可调取的“过往经历”;再到主动感知——机器人会自主转动视角、调整姿态去补齐信息盲区,而不是被动处理输入图像;一路贯通到对应人类脊髓的底层力-位控制与本能反射——遇到碰撞、外力扰动无需高层推理,直接响应。感知、思考、行动、反馈在这条通路里双向闭环,而非割裂的模块拼接。
概念可以趋同,落地才是硬标尺
回到最初的问题:为什么如此相似?科研史上方向撞车并不罕见。深度学习由 Hinton、LeCun、Bengio 在不同地点几乎同时推进,Transformer 问世后全球实验室数月内涌现大量“英雄所见略同”的变体。在具身智能这个尚无标准答案的赛道上,中美团队同时意识到 “AI 不是人类智力的延伸”“智能是生长出来的”,本身并不违反科学规律。但概念和文案可以趋同,甚至可以被快速复刻,而跨本体机器人协同、真实物理世界长时序任务的工程能力,无法靠改几行文字复制。Aether 的 Demo 之所以引发热议,是因为它让一套通用模型同时驱动两台架构完全不同的机器人,在没有脚本的情况下完成 10 分钟连续任务,对异构本体的适配、对物理因果的理解、对长时序任务的规划、对突发干扰的断点续做,这些能力已经可以在场景中实际跑起来。Pachocki 的长文出自 OpenAI 首席科学家之手,分量不言而喻。但“担忧”本身不能让机器人打开冰箱。当一家中国创业公司已经在真实世界中验证了“非人智能体”的可行性,OpenAI 的万字长文更像是对同一个方向的迟到确认。这就引出一个更值得讨论的话题:当中国团队走到前沿,他们的原创性应该获得怎样的尊重?过去中国科技公司常被贴上模仿者标签,但在世界模型和具身智能的无人区里,这个标签已经失效。更公平的叙事是:在同一起跑线上,时间线上的先后就是先后,公开的成果就是成果,乐享提出的对比和疑惑值得被认真对待。当然,这并不意味着可以轻易下抄袭的定性。概念趋同与代码复制是两回事,乐享的声明用的也是“高度相似”“时间线存在先后”,而非更激烈的指控。也许更应该关注的是后续的进展,从 10 分钟厨房任务到千万家庭真实落地,中间隔着供应链、数据、工程化和用户信任的漫长距离。落地才是唯一的硬标尺。一个开放式的问题已经摆在所有人面前:当大语言模型的 GPT 时刻由美国团队定义,具身智能的 GPT 时刻,会不会由中国团队引领?时间会给出答案,而在答案揭晓之前,每一个公开的时间戳都值得被记住。本文为专栏作者授权创业邦发表,版权归原作者所有。文章系作者个人观点,不代表创业邦立场,转载请联系原作者。如有任何疑问,请联系editor@cyzone.cn。







