新京报贝壳财经讯（记者张晓慧）近日，OpenAI正式发布新一代模型GPT-6 Astra，称之为“全球智能程度最高且最符合人类意图的模型”，社交媒体上亦出现不少运用Astra控制机械臂的视频。


“GPT-6能否取代具身智能模型”由此引发讨论，9月10日，自变量创始人兼CEO王潜在外滩大会主论坛上表示，通用大模型展现机器人控制能力并不意外，但这不意味着其他领域的智能能够自然泛化到具身领域。


王潜认为，模型更多扮演“蒸馏器”和“容器”的角色：训练时提炼数据中的能力，部署时承载这些能力。大模型每一代的提升，既来自规模扩大和基础设施增强，更依赖数据质量的改善。而基础模型本身具备较强的多模态能力，加入机器人数据后能够控制机器人，并不令人意外。


王潜进一步表示，OpenAI和Anthropic如果进入具身智能领域，同样需要建设数据采集、仿真和验证基础设施，在真实环境中开展评测，并解决硬件问题。


对于基础模型能否凭借其他领域的通用智能，对具身智能形成“降维打击”，王潜判断可能性较小。他指出，编程能力的成功并非源于对话能力，而是依赖大量编程数据，以及更完善的数据和验证体系，数学能力也没有随着编程能力的提升而自然增强，两者在训练中甚至可能相互干扰，需要分别训练专家模型后再进行融合。同样，视频生成模型虽然已经表现出色，也尚未自然转化为机器人动作控制的优势。


在王潜看来，通用大模型公司与具身智能企业的区别，可能更多在于前者将机器人数据和相关基础设施融入通用模型，后者则面向具身领域构建专用模型。


不过，王潜也谈道，GPT-6操控机器人的表现，确实为具身智能行业带来了一个启示：通用数据预训练是有效的。对于在做预训练的具身智能企业，持续完善数据和验证基础设施，在预训练阶段加入更多通用数据，这条路应该坚定地走下去。


校对 柳宝庆