近日，物理智能（Physical Intelligence）正式发布了其全新的机器人通用AI基础模型——Pi-Zero（π0），为机器人技术的发展注入了新的动力。Pi-Zero基于先进的视觉语言模型（VLM），在五项机器人任务的评估中表现出色，超越了当前的多项基线模型，标志着机器人智能向更高水平的飞跃。

　　Pi-Zero的研发采用了PaliGemma VLM作为基础，并通过自定义数据集与OpenX-Embodiment数据集进行进一步训练。此举使得Pi-Zero能够理解自然语言命令，并以较高水平的熟练程度来执行相应的任务。这种模型的强大之处在于它能够处理复杂的机器人操作，例如折叠衣物和整理桌子等日常任务，展现了其在机器人领域的广泛应用潜力。

　　在与OpenVLA和Octo这两个基线模型的比较中，Pi-Zero显示了显著的性能提升。研发团队的实验结果显示，Pi-Zero在五项不同的任务上的表现均优于其他模型，尤其是在执行细致的物品整理任务时，其准确度和效率均得到了极大的增强。这一成果不仅反映了算法的优化，也为未来的自主机器人技术奠定了基础。

　　根据物理智能的说法，当前的机器人研究方向将重点关注长期推理、自主自我改进、稳健性及安全性等领域。这些方向预计将在明年取得重大突破，更加丰富了机器人智能的应用场景。Pi-Zero的成功推出，也为我们描绘了一个更为光明的未来：通用的策略融入了互联网规模的预训练语义理解，同时整合了多种不同任务与机器人平台的数据，使得机器人能够在更多实际场景中灵活应对。

　　在架构设计上，Pi-Zero受到了Meta与Waymo共同开发的Transfusion模型的启发，特别是在处理离散与连续数据方面的能力得到了有效提升。其独特的“动作专家”模块专门为机器人提供高效的动作输入/输出处理，使得输入可以包括视觉图像、机器人关节角度及语言指令，而输出则为一系列机器人动作标记。在某些复杂的任务中，Pi-Zero能够将高级语言命令分解为更简单的操作步骤，大幅提升任务的执行质量。

　　物理智能的联合创始人Karol Hausman在社交平台上回答了多项关于Pi-Zero的问题。他强调，团队展示的视频并非脚本或遥控，而是Kaiyun真实操作的记录。此外，他还阐述了选择折叠衣物作为评估任务的理由，认为这是一个易于理解且适用广泛的典型任务，能够有效生成多样化的数据。

　　技术专家Andrew Ng的团队将Pi-Zero与早期领域的GPT-1进行比较，说明大型机器人基础模型的新时代即将来临。目前，不仅物理智能，一些大型企业如NVIDIA和Google等也在积极研发各类多模态基础模型，例如NVIDIA的GR00T、Google的PaLM-E以及Google DeepMind的Robotics Transformer 2（RT-2）。这些模型在视频、文本及真实机器人演示等方面的训练，将推动机器人智能的进一步发展。

　　总的来看，Pi-Zero的推出不仅为机器人行业带来了新的技术变革，也为用户提供了更多灵活、高效的机器操作选择。在商业、服务以及家庭等多个领域，这种智能模型的运用将提升整体的生活质量与工作效率。未来，随着更多研究的深入和技术的完善，我们期待机器人在各行各业中大显身手，开创更加智能化的未来。

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