376. 职场沟通技巧：会说话是能力

今年WAIC，从展产线具身智能厂商集中包下展馆单独一层。具身在京剧、还差踢球、从展产线舞蹈等表演展台前依然围满举着手机的具身观众。但在楼下或楼外的还差免费看一级论坛里，产业一线的从展产线声音远没有那么热闹。

展台热闹之外，具身焦虑也在产线蔓延。还差“能用到可用，从展产线是具身从0.1到100的鸿沟。”智元合伙人、还差高级副总裁，从展产线觅蜂科技董事长兼CEO姚卯青说。具身博世中国战略副总裁、还差机器人业务负责人刘敏甚至给出更具体的数字：节拍压进6秒、准确率做到99%以上。达不到这些数字，工厂不会买单。

具身智能正在从Demo艰难走向能稳定干活、不出错的交付阶段。模型和硬件都有各自的硬仗要打。

具身智能仍未解决准确性、泛化性等问题

在“AI in Action·腾讯AI应用创新论坛”的圆桌讨论上，产业一线几乎将矛头都指向了实验室与现实间的落差。

姚卯青坦承，具身和人形机器人在制造场景中的应用依然处于协作和实验阶段。“目前更多还是协作机器人在解决工业自动化尚未解决的问题，以提高效率、代替人工实现柔性。”

“行业去年已经解决了运动性问题，今年在探索、迭代操作性问题。”刘敏认为，算法变成具身大脑落地，在一些工业场景已可满足使用。在商用场景，机器人能从60秒左右压缩到30秒左右，但准确率需要提高至90%以上。

机器人在实验室能干活，不代表去到现实世界也能干活，这背后涉及节拍、准确性、9·1浏览器泛化性等问题。

节拍与机器人的速度有关，以工业场景为例，6秒可能只是门槛，并且需要机器人在执行任务时实现99%以上的准确度。

姚卯青分享了一个真实案例。上个月在江西南昌的产线上，智元机器人六天操作六万多件产品，成功率达到99.99%，但此前已经在24小时产线上全工段跑了三四个月。

腾讯首席科学家、Robotics X 实验室主任、福田实验室主任张正友在接受新京报贝壳财经等媒体采访时表示，Physical AI可以在不完美的情况下落地。工业领域存在某些物体类别较少、环境相对结构化、需要数据量相对较少的场景，通过互联网视频、第一人称、UMI采集等数据增加预训练，就能快速适配。“唯一差别可能是针对某些场景多采集一些数据。”

而进入家庭等非结构性环境的要求则截然不同。“需要从机器人形态、智能等方面保障100%安全。”张正友说。

泛化性则关系到机器人能否完成更多具体任务。“这个鸿沟可能是因为在实验室时，机器人所有的数据场景都是提前设计好的，一旦走向真实世界、开放任务，模型暂时无法展现智能涌现的能力。”北京大学计算机学院研究员、博士生导师仉尚航认为，具身智能还没有解决泛化性问题。模型是具身研究的基础，目前还处于百花齐放的开始阶段。

模型技术尚未收敛，分层架构将长期稳定

具身智能研究需要模型、本体和数据形成闭环。目前整个具身智能的技术栈远未收敛。去年VLA（视觉-语言-行动）还是91破解官网行业热词，今年主角已经换成了世界模型。但究竟什么是世界模型，行业连定义都还没对齐。

在张正友看来，VLA的短板是明确的，它没有预测能力，而世界模型可以基于行动后果进行预测。VLA要实现泛化需要大量数据，VLM 出现后，基于海量视频、图像训练，提高了理解能力，VLA开始向世界模型的范式推进，世界模型也开始接上行动这一层。

今年WAIC期间，腾讯Robotics X实验室及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型：具身VLM基座模型Hy-Embodied-VLM-1.0，以及具身世界认知基座模型Hy-Embodied-RxBrain-1.0（简称RxBrain）。

RxBrain将机器人左右脑之间的“高速桥梁”连接起来，同时传递语言和视觉信息。模型在分解子任务时，可以用文字、图像“描述”世界，让机器人在执行任务时，可以同时使用语言和视觉描述来指导执行。

“相比其他仅用文本或简单拼凑的方案，我们模型的效果有明显提升。”张正友说。同时，RxBrain也能根据子任务完成情况对世界进行预测。

在张正友看来，世界模型下一个有价值的方向，在于模型同时传递语言和图像信息，能推理，也具备想象力。

对于模型架构，张正友认为分层架构将长期稳定，“因为这接近人脑的结构”。但每一层内部的模型实现会持续迭代。

人机交互的难题同样需要分层来解决。张正友指出，机器人操作物体、与人物理接触的免费看黄91问题最难解决，通常涉及触觉和力的感知。

“人机交互容错率极低，搀扶老人时不能捏碎骨头或让其受伤，一旦机器人与人接触时绊了一脚，需要底层快速的肢体反应，而用VLA模型100毫秒的决策周期根本来不及。触觉反馈约需1毫秒，视觉反馈最快15毫秒。目前要实现这样的效果还有许多工作要做，需要将不同频率的感知信息与模型结合。”张正友说。

模型要翻越的另一道坎是数据。目前行业对数据金字塔已形成一定共识：最底层为互联网视频数据，第二层是第一人称操作的数据，第三层是UMI采集的数据，最顶层是真机遥操数据。

张正友认为，如果模型泛化能力越来越强，遥操数据需求可能会越来越少，第二层和第三层的数据需求可能会越来越多、要求越来越高，“但数据质量永远是第一位。”

硬件未迎来终局

“模型属于技术问题，硬件属于工程问题。大脑问题解决后，下一个瓶颈将是硬件。”越疆科技股份有限公司创始人、董事长兼CEO刘培超提出，现阶段行业依然需要加大工程能力突破硬件瓶颈。

他以机器人手臂为例解释称，过去机械臂有6个轴，现在至少20个轴、20个关节起步，系统更复杂，稳定性将成为瓶颈。

刘培超对现阶段硬件条件下人形机器人能否在工业场景中撑起5万小时性能存疑。“5万小时是行业通用要求，实现5万小时后再突破10万小时，这是一个循序渐进的过程。目前在工业场景，手臂已经能支撑10万小时的性能。”

姚卯青也指出，国产91最新具身智能许多零部件的可靠性还未经过充分的时间检验。这个赛道真正成长只有两三年，现阶段许多零部件甚至还没有达到类似汽车16949标准的要求。

“需求驱动硬件。一定要认清将来可能主要应用的场景，再设计硬件。”他以灵巧手为例：将自由度集中在那么小的空间里很难，需要在应用中寻找可靠性、成本、负载等“不可能三角”的平衡。“许多灵巧手依然存在一些早期问题，比如采集数据一两周就需要返修，或每工作半小时就要散热。这些可以通过探索应用改善。”

行业内也存在“由模型定义本体”的声音。仉尚航认为，具身开放平台需要系统迭代形成飞轮，而这应当由模型来定义问题，比如自由度怎么设计、关节怎么设计，让机器人更具泛化性，甚至更容易跨本体升级和迭代。

这与腾讯具身智能战略选择形成呼应。腾讯不做硬件本体，而是以Tairos（钛螺丝）平台承担具身大脑的角色，面向机器人本体厂家和应用开发商输出能力，同时通过硬件抽象层快速适配不同厂商的设备。

张正友用手机、电脑行业打了个比方：就像iOS与安卓、Mac与Windows，机器人行业也会分化出“全栈自研”和“平台+生态”两条路，腾讯选的是后者。目前，Tairos已与越疆、宇树、智元等头部厂商落地合作。

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具身智能仍未解决准确性、泛化性等问题

在“AI in Action·腾讯AI应用创新论坛”的圆桌讨论上，产业一线几乎将矛头都指向了实验室与现实间的落差。

姚卯青坦承，具身和人形机器人在制造场景中的应用依然处于协作和实验阶段。“目前更多还是协作机器人在解决工业自动化尚未解决的问题，以提高效率、代替人工实现柔性。”

“行业去年已经解决了运动性问题，今年在探索、迭代操作性问题。”刘敏认为，算法变成具身大脑落地，在一些工业场景已可满足使用。在商用场景，机器人能从60秒左右压缩到30秒左右，但准确率需要提高至90%以上。

机器人在实验室能干活，不代表去到现实世界也能干活，这背后涉及节拍、准确性、泛化性等问题。

节拍与机器人的速度有关，以工业场景为例，6秒可能只是门槛，并且需要机器人在执行任务时实现99%以上的准确度。

姚卯青分享了一个真实案例。上个月在江西南昌的产线上，智元机器人六天操作六万多件产品，成功率达到99.99%，但此前已经在24小时产线上全工段跑了三四个月。

腾讯首席科学家、Robotics X 实验室主任、福田实验室主任张正友在接受新京报贝壳财经等媒体采访时表示，Physical AI可以在不完美的情况下落地。工业领域存在某些物体类别较少、环境相对结构化、需要数据量相对较少的场景，通过互联网视频、第一人称、UMI采集等数据增加预训练，就能快速适配。“唯一差别可能是针对某些场景多采集一些数据。”

而进入家庭等非结构性环境的要求则截然不同。“需要从机器人形态、智能等方面保障100%安全。”张正友说。

泛化性则关系到机器人能否完成更多具体任务。“这个鸿沟可能是因为在实验室时，机器人所有的数据场景都是提前设计好的，一旦走向真实世界、开放任务，模型暂时无法展现智能涌现的能力。”北京大学计算机学院研究员、博士生导师仉尚航认为，具身智能还没有解决泛化性问题。模型是具身研究的基础，目前还处于百花齐放的开始阶段。

模型技术尚未收敛，分层架构将长期稳定

具身智能研究需要模型、本体和数据形成闭环。目前整个具身智能的技术栈远未收敛。去年VLA（视觉-语言-行动）还是行业热词，今年主角已经换成了世界模型。但究竟什么是世界模型，行业连定义都还没对齐。

在张正友看来，VLA的短板是明确的，它没有预测能力，而世界模型可以基于行动后果进行预测。VLA要实现泛化需要大量数据，VLM 出现后，基于海量视频、图像训练，提高了理解能力，VLA开始向世界模型的范式推进，世界模型也开始接上行动这一层。

今年WAIC期间，腾讯Robotics X实验室及福田实验室联合腾讯混元推出两款具身智能基座模型：具身VLM基座模型Hy-Embodied-VLM-1.0，以及具身世界认知基座模型Hy-Embodied-RxBrain-1.0（简称RxBrain）。

RxBrain将机器人左右脑之间的“高速桥梁”连接起来，同时传递语言和视觉信息。模型在分解子任务时，可以用文字、图像“描述”世界，让机器人在执行任务时，可以同时使用语言和视觉描述来指导执行。

“相比其他仅用文本或简单拼凑的方案，我们模型的效果有明显提升。”张正友说。同时，RxBrain也能根据子任务完成情况对世界进行预测。

在张正友看来，世界模型下一个有价值的方向，在于模型同时传递语言和图像信息，能推理，也具备想象力。

对于模型架构，张正友认为分层架构将长期稳定，“因为这接近人脑的结构”。但每一层内部的模型实现会持续迭代。

人机交互的难题同样需要分层来解决。张正友指出，机器人操作物体、与人物理接触的问题最难解决，通常涉及触觉和力的感知。

“人机交互容错率极低，搀扶老人时不能捏碎骨头或让其受伤，一旦机器人与人接触时绊了一脚，需要底层快速的肢体反应，而用VLA模型100毫秒的决策周期根本来不及。触觉反馈约需1毫秒，视觉反馈最快15毫秒。目前要实现这样的效果还有许多工作要做，需要将不同频率的感知信息与模型结合。”张正友说。

模型要翻越的另一道坎是数据。目前行业对数据金字塔已形成一定共识：最底层为互联网视频数据，第二层是第一人称操作的数据，第三层是UMI采集的数据，最顶层是真机遥操数据。

张正友认为，如果模型泛化能力越来越强，遥操数据需求可能会越来越少，第二层和第三层的数据需求可能会越来越多、要求越来越高，“但数据质量永远是第一位。”

硬件未迎来终局

“模型属于技术问题，硬件属于工程问题。大脑问题解决后，下一个瓶颈将是硬件。”越疆科技股份有限公司创始人、董事长兼CEO刘培超提出，现阶段行业依然需要加大工程能力突破硬件瓶颈。

他以机器人手臂为例解释称，过去机械臂有6个轴，现在至少20个轴、20个关节起步，系统更复杂，稳定性将成为瓶颈。

刘培超对现阶段硬件条件下人形机器人能否在工业场景中撑起5万小时性能存疑。“5万小时是行业通用要求，实现5万小时后再突破10万小时，这是一个循序渐进的过程。目前在工业场景，手臂已经能支撑10万小时的性能。”

姚卯青也指出，具身智能许多零部件的可靠性还未经过充分的时间检验。这个赛道真正成长只有两三年，现阶段许多零部件甚至还没有达到类似汽车16949标准的要求。

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这与腾讯具身智能战略选择形成呼应。腾讯不做硬件本体，而是以Tairos（钛螺丝）平台承担具身大脑的角色，面向机器人本体厂家和应用开发商输出能力，同时通过硬件抽象层快速适配不同厂商的设备。

张正友用手机、电脑行业打了个比方：就像iOS与安卓、Mac与Windows，机器人行业也会分化出“全栈自研”和“平台+生态”两条路，腾讯选的是后者。目前，Tairos已与越疆、宇树、智元等头部厂商落地合作。

“烧烤模式”持续 高温时段室外作业须减少

昨日，随着夏季天气系统主角——副热带高压的回归控制，全市又开始进入一段时间的高温炎热天气。根据市府办《关于做好高温天气防暑降温和劳动保护的通知》，为进一步做好2020年高温天气劳动保护工作，我市认真执行省里相关规定，高温劳动者每天可领高温津贴12元，6月至9月可按260元/月计发。

据悉，高温天气是指地市级以上气象主管部门所属气象台站向公众发布的日最高气温35℃以上的天气。本周我市35℃以上的高温天气将持续至7月1日左右，其中永春、安溪、南安的部分乡镇，洛江、泉港、惠安、德化的局部乡镇最高气温可达37℃以上。总体来说，我市本周前期持续高温天气，后期多阵性降水，7月1日—3日有阵雨或雷雨天气，雷雨时局地伴有短时强降水和6级—8级雷雨大风等强对流天气。

高温天气期间，企业要落实主体责任，根据本单位生产特点和具体条件，结合当前疫情防控和复工复产工作要求，采取合理安排或调整工作时间、轮换作业、适当增加高温作业环境下劳动者休息时间、减少高温时段室外作业等保障措施，最大限度地减少劳动者高温中暑事件的发生。

此外，目前距离2020年高考只有不到10天时间，家有考生的市民要特别注意考生的科学合理饮食和室内外温度的适当调控，避免因室内外气温的忽冷忽热引起“空调病”。（记者游怡冰）

2019“厦洽会”8日开幕 泉州50个项目可望签约

本报讯（记者陈林森 通讯员陈金针）作为国际投资的风向标，2019厦门国际投资贸易洽谈会暨丝路投资大会（简称“厦洽会”）将于9月8日如期启幕。记者从市商务局获悉，当前我市各项筹备工作进展顺利，为提高参会实效，各级各部门开启“提前对接”模式，力争本届厦洽会项目签约成果再创佳绩。

今年，厦洽会积极融入国家战略，唱响丝路主旋律，打造国际投资促进互惠互通平台。“丝路”主题将是本届厦洽会的一大亮点。大会分“投资主题馆”“产业招商馆”和“丝路贸易馆”三大部分，设置了16个专业展区。其中，投资主题馆设立丝路国家投资馆，并在相关专业展区设立“数字丝路”“绿色丝路”“丝路茶道”等主题展示区；“丝路贸易馆”将聚焦“一带一路”农产品农资交易，结合跨境电商，重点展示“丝路”沿线国家特色农资农产品，服务“生态丝路”，推动贸易畅通。目前，境内外客商踊跃报名参展参会，预计将有来自120个国家和地区、10万多名客商、3000多家企业参加本届厦洽会。

项目对接一直是客商关心的热点，也是厦洽会实效性的具体体现。2019厦洽会泉州分团通过多种渠道、多方争取，已收集到参会重点客商及团组500多个，正在根据我市产业链发展需求，积极开展前期撮合、精准对接。截至目前，泉州分团已初步对接落实可望签约项目50个，投资总额33.5亿美元，拟利用外资20.5亿美元。这些项目不仅规模大，来源也较广，除港台等传统的引资重点区域外，美国、英国、比利时、韩国等国家的一些大好项目也纷纷投向泉州。项目涉及集成电路、机械装备等先进制造业，以及仓储物流、旅游文创等现代服务业，有望为泉州产业板块建链补链强链再添力量。