机器人通过100万小时人类第一人称视角数据找到了Scaling Law的曙光。 最近，《纽约邮报》将Dyna Robotics称为“世界上最无聊的机器人”。… · @thevalley101 · TwKit

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机器人通过100万小时人类第一人称视角数据找到了Scaling Law的曙光。 最近，《纽约邮报》将Dyna Robotics称为“世界上最无聊的机器人”。当其他机器人忙着展示跳舞、打拳等炫酷技能时，Dyna的机器人却在洗衣房里默默地洗衣、烘干、叠衣服。创始人反而认为，这是对一家机器人公司最高的赞美。因为机器人真正开始工作时，本来就应该是“无聊”的。 但要让机器人稳定地完成这些看似简单、重复的工作，远比想象中困难。即便Dyna-1在实验室的任务成功率达到99.4%，进入真实商业场景后，依然暴露出精度、效率与系统可靠性等问题。 时隔一年多，我们再次来到Dyna Robotics，与机器人工程师张君武共同对谈联合创始人Jason Ma，复盘Dyna在真实部署中经历的挫败与教训，以及它在技术上的重新探索：从VLA转向世界动作模型（WAM），用100万小时第一视角人类视频寻找跨本体迁移的Scaling Law。这些探索也让我们重新审视，模型、硬件与真实部署之间究竟有着怎样的关系。 当机器人已经学会完成一个动作，距离独立接管整套工作流程还差什么？人类视频中蕴含的物理世界知识，究竟能在多大程度上转化为机器人的通用智能？当硅谷机器人公司走向不同的技术与商业路线，未来的竞争壁垒，究竟在于更聪明的“大脑”，还是将智能真正带入现实世界的能力？ 采访嘉宾： Jason Ma，Dyna Robotics 联合创始人兼首席科学家 主持人： 陈茜，硅谷101联合创始人 特邀联合主持人： 张君武，Blue River Technology 机器人工程师 https://youtu.be/pC3QbOu7_s4?si=dcVucoJhlUc-bi7P

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