社长老K这就把美国机器人公司Dexterity最近搞出来的1亿次真实操作训练出来的自动装卸车AI，介绍给大伙儿听。新书《》新书《》新书《》新书《》虽然机器人装车听起来不新鲜，但真正在生产线上用得稳当的装车AI，到现在还是个行业难题。这次Dexterity发的这套系统不光是个概念展示，它已经在真实货车里跑了超1亿次自主操作，把生产经验攒得满满当当。行业里一直眼巴巴等着真能用上的物流自动化方案，看到这个数字肯定得仔细琢磨琢磨。 Foresight这个物理世界模型最厉害的地方，就是能在短短400毫秒里快速做决定。它能算出箱子放下去后，整车稳不稳；下一个箱子还能不能塞得下；还有双臂机器人Mech两条胳膊干活的效率咋样。以前全靠人工经验瞎捉摸的事儿，现在全靠物理一致性模型来推演。它不光看三维空间怎么占地方，还把时间维度给加进去了，把装车看成一个动态变化的过程。 最妙的是这套系统不挑硬件平台。这套物理AI已经在6个不同场景里验证过了，能兼容4种机器人类型和5种手爪类型。这就意味着它不是专门给某一款机器做的定制货，而是一套谁都能用的通用框架。系统是感知、决策、运动三个智能体轮流干活的结构，每一步决策背后的逻辑都能让看明白。在工业场上这种透明度太重要了，出了岔子好排查好修改。 物流自动化圈里从来不缺新名词和概念，缺的是那种在实际场景里反复锤打过的硬货。1亿次的生产操作训练数据，是Foresight区别于实验室里那些花架子产品最硬的底牌。现在Physical AI开始拿实打实的生产数据说话了，行业的竞争门槛不知不觉也就拉高了不少。 大家对Foresight还有什么看法？欢迎去智能仓储物流技术研习社的评论区留言聊聊。