浙江
又是一年一度人山人海的 WAIC，今年 AI 有多熱，哥們已經從會場體感溫度上理解了。
而作為資深觀展人員，差評君早已悟出一個道理：
判斷一個展臺有沒有東西，最簡單的辦法，就是看人群的后腦勺。
這不，我們剛逛到 H3 館，就發現前面的人突然集體長高了半截。大伙兒又是踮腳又是舉手機的，不知道的還以為里面發顯卡。
差評君抬頭看了眼展臺名字，TARS 它石智航，聽起來就挺科幻。
順著人流拱進去，臺上還真在演科幻片。魔術師鄧男子正跟它石機器人小 A 搭檔變魔術，倆人還在那說相聲似的，聊得有來有回。
什么小黑板上寫數字，跟觀眾玩心靈感應；拿刀刺進整副撲克牌，精準命中觀眾選中的那張。。。
最讓差評君看傻的還是魔方。觀眾雙手打亂一個，小 A 單手轉動另一個，五根手指來回倒騰，5 秒后，兩個魔方六面完全一致。
這么點時間，人類雙手搓都費勁，它單手就給辦了。現在的機器人，已經卷成這樣了嗎？
魔術表演完，差評君以為小 A 這就要下班回家了。沒想到，它忙碌的一天，才剛剛開始。。。
在它石的展臺中央，直接原樣搬進來了一個線束工廠流水線，一群機器人圍在那干得熱火朝天。
差評君站在那觀察了一會兒，它們要先捏起一根細細的線束，經過工裝板上的路由，再把線束精準插進對應的連接器點位，如此循環往復。流水線上的線束板做完還會往下一個工位轉動，按工序完成。
盯了半天，感覺機器人挺忙的，差評君也沒好意思打擾它，就問了問展臺的負責人，才知道它們干的這活兒，叫汽車線束裝配。
啥是汽車線束呢？大伙兒可以把它理解成車輛散布全身的血管神經，負責把電力和信號傳到發動機、車燈、空調、車門、傳感器、攝像頭等等各種部件上，重要程度不言而喻。
汽車線束裝配，干的就是把電線、插頭、保護套等等一堆零件，按設計圖紙組合成一整套能用的成品。
這就跟拼豆似的，聽起來麻煩，實則一點也不容易。想想要是有一堆電線擺在你面前，粗細長度功能各不相同，最終得靠雙手一條條挑出來，位置準確、力度合適地定在板子上。。。
反正讓我干，最多撐半天。
實際上，負責人也表示，“ 汽車線束這行工序細，熟練工培養慢，年輕人又不愿意進廠，行業確實一直招人難，留人也難。現在，線束工人缺口至少有兩百萬。”
在極度缺人的情況下，不少汽車生產廠商，是真心想把機器人接回家。
差評君本來以為機器人就是來表演的，沒想到一問，它們居然已經成了天海電子等等行業龍頭的天選之子，在流水線上 24h 開工，一點不用擔心下臺沒飯吃。
不過，別看現場機器人干的挺利索，對于它們來說，這活兒還是相當有技術難度的。
線束又軟又會變形，抓起來一個樣，放下去是另一個樣；還得把接頭力度到位，準確地塞進指定位置，精度甚至要做到亞毫米級。
流水線上就更有挑戰性了，速度要快，還得保質保量。萬一前面的人工作出了岔子，下游工友們也跟著遭殃。
那這些機器人，是怎么說服工廠老板，放心讓它們上崗的呢？
差評君在它石展臺繞了一圈，發現答案也挺簡單：一個腦子得好使，一個手上得有活兒。
機器人外表再炫酷，都得有個好用的腦子控制。
我們在現場發現了叫 AWE 3.5 的世界模型，正是它石機器人的大腦核心。
作為少數能夠打通真實數據、世界模型、本體硬件與工業場景閉環的具身基座模型，AWE 擁有百萬小時級優質人類數據、領先的泛化能力與落地應用實力。
觀眾可以在展臺看到由 AWE 大模型驅動的各類任務：手機裝盒收納、書包打包、細小螺絲分類。。。AWE 要做的，就是幫助機器人理解眼前發生了什么，推理結果，再重新規劃動作，完成任務。
AWE 正在把世界模型能力轉化為可落地的執行能力。泛化不再是一個抽象的技術概念，而是機器人 “ 沒見過的場景也能干、換一個東西也能做 ” 的真實表現。
其實，現在不少機器人看起來不大聰明的原因，在于它們只會背答案，只會做固定的一套題，動作一樣，路線也一樣。
但現實世界不可能按套路出題。魔術師遞來道具，不會每次都停在同一個坐標；到了工廠打工，各種零件的位置肯定也會隨時變化。
這時候，就需要 AWE 3.5 這種模型，幫機器人真正開始思考，先在腦子里先預演一遍該怎么動，想明白了再伸手，自然就不容易翻車。
不過問題又來了。這些機器人連學都沒上過，是怎么變聰明的呢？
這就不得不提差評君看到的 SenseHub 數采設備了。這玩意兒，可以說是大大加快了機器人見世面的廣度和速度。
各位差友可能不太了解，以前機器人的數據采集是相當困難的，基本用的都是遙操的方式，采集速度慢、成本高，成功率還低。
但它石 human-centric 的數采方式，只要戴上動捕手套和第一視角相機，像平時一樣生活工作，各種動作視角都能變成第一視角教學視頻。
這相當于人類上一天班，機器人旁聽一天課，自然學得快了。
最后，差評君還去摸了摸它石 DexHand 的小手。
據說這只手有 21 個自由度，這意味著人能做的，它基本也能做。
再配合力感知和高精度控制，DexHand 不僅能把手指擺到位，還能知道自己用了多大勁，結合腕部的力和力矩信號判斷物體狀態，再調整動作。
說白了，它不像以前的靈巧手光是長得像手，也開始有了點手感。
總的來說，這一圈逛下來，差評君最大的感受是，當監工，看機器人干活兒，爽。
其實在工業生產里，不只有汽車線束裝配，還有不少更危險、更辛苦的任務。
如果以后這些活兒能更多交給機器人，人類就不用守著重復、高強度又危險的工序硬扛，而是去做生產管理、流程組織、技術創新，這些更需要經驗判斷與創造力的工作。
而等未來更多機器人進廠，生產速度快了，出錯率低了，制造成本也有機會跟著下降。落到咱們普通人身上，可能就是產品價格更便宜，質量更穩定。
從臺上變魔術，到臺下進工廠，機器人距離真正成為生產力到底還有多遠？
至少從它石展臺走出來，我覺得，這個距離已經比想象中近得多。
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