今年 OnBoard! 最后一期压轴上新！今年要谈论人工智能，怎么能错过这么一个重要的话题：机器人与AI的结合，或者说，Embodied intelligence, 具身智能。 大模型的思路是否能带来机器人的ChatGPT时刻？机器人要具备泛化能力，有哪些进展又有哪些瓶颈？通过机器人让人工智能具备与环境感知和交互的能力，会为通用人工智能AGI带来哪些新的想象空间？ Hello World, who is OnBoard!? 今年下半年以来，尤其在国内，已经有不下十几家具身智能创业公司涌现。这一轮热潮中，从学术到工业落地，如何分别噪音与真实？以前将AI应用于机器人的尝试，比起这次的技术突破，又有哪些相同与不同？ 这次的嘉宾阵容，真是太适合回答这些问题了： 我们邀请了 Google DeepMind 的研究员Fei Xia，Deepmind 跟具身智能相关的最重磅的几个研究，从SayCan, PaLM-E，到 RT2，他都是核心参与者。还有来自国内头部机器人创业公司高仙机器人的深度学习总监 Jiaxin, 带来产业界的视角。以及 UCSD 的研究员 Fanbo Xiang，他参与的 Maniskill，SAPIEN 等与模拟环境相关的研究，都在学术前沿。 我们对AI泛化能力在机器人领域的落地进行了深入的讨论，也有不同观点的碰撞，精彩纷呈。 其实这一期的录制已经过去了几个月，阴差阳错成了今年的压轴，也算是对于OnBoard 全年的一个圆满句号，又是整个OnBoard 旅程小小的逗号。新的一年，不论世界如何起落，我们都选择相信未来有希望，珍惜每一次对话，赞美每一个在未知中选择的勇士。 Enjoy! 嘉宾介绍 Fei Xia, Google Deepmind 机器人团队资深研究员，PhD @Stanford University；PaLM-E,  PaLM-SayCan, RT-2 作者 Jiaxin Li, 高仙机器人深度学习总监，ex字节跳动研究员，PhD @National University of Singapore Fanbo Xiang, PhD @UC San Diego；ManiSkill, SAPIEN 作者 OnBoard! 主持： Monica：美元VC投资人，前 AWS 硅谷团队+ AI 创业公司打工人，公众号M小姐研习录 (ID: MissMStudy) 主理人 | 即刻：莫妮卡同学 我们都聊了什么 02:47 几位嘉宾的自我介绍，主要的研究领域 05:34 大家最近看到的与具身智能相关的有意思的研究和行业进展 14:23 自动驾驶领域的生成模型，如何保证符合物理规律？ 18:34 如何定义具身智能？什么是测试机器人AGI 的“咖啡测试” ？ 27:59 梳理 Google Deepmind 机器人领域核心研究脉络：大模型对具身智能带来怎样的影响？ 40:29 Fanbo 在做的 low level 控制相关的研究，如何与大模型相结合？ 45:39 具身智能的实现目前有哪些主要技术路径？我们什么时候可以达到共识？ 50:40 从产业落地的角度，如何看待大模型对机器人领域的影响？有哪些现实的挑战？ 67:37 什么时候需要机器人具备通用能力？我们需要端到端的具身智能吗？ 72:47 对 Scaling law 的争议：在机器人领域能复现吗？如何平衡长期通用性研究和短期商业落地的需要？ 90:41 在具身智能系统的设计中，如何考虑加入人机互动的因素？ 96:29 硬件的发展会如何影响具身智能的发展？ 101:18 未来3-5年，大家最期望看到具身智能领域实现怎样的突破？有怎样值得期待的未来？ 重要论文和词汇 PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model SayCan: Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale RT-2: Vision-Language-Action Models ManiSkill: Learning-from-Demonstrations Benchmark for Generalizable Manipulation Skills ManiSkill2: A Unified Benchmark for Generalizable Manipulation Skills SAPIEN: A SimulAted Part-based Interactive ENvironment NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis VoxPoser: Composable 3D Value M