NEO类人机器人首次实现自我学习新技能，颠覆科技界！

1X 为其类人机器人 NEO 推出了被称为 1X 世界模型的系统。

该公司表示，该系统允许 NEO 将简单的语音或文本提示转化为新的物理技能，即使在它从未遇到的情况下也能做到。

此次更新的核心是一个基于视频的 AI 模型，扎根于现实物理。

该公司在一份声明中表示，NEO 现在可以从互联网规模的视频中学习，而不是仅依赖于预编程的行为或大量人类操作的数据，并将这些知识直接应用到物理世界中。

这种方法是为了弥补类人机器人技术中的一个长期短板：把数字智能转化为可靠的物理动作。

通过学习捕捉人类与物体互动的视频，NEO能够在不熟悉的环境和任务中概括自己的行为。

根据1X的说法，这是朝着能够不断自我学习的机器人迈出的第一步，而不是等工程师或操作员来定义每一个新功能。

从指令到行动

使用1X世界模型，用户可以通过语音或文字给NEO发出简短的指令。

机器人用它的摄像头来理解场景，生成未来动作的视觉预测，然后使用逆动力学模型把这些预测转化为精准的动作。

“经过多年的世界模型开发，并使NEO的设计尽可能接近人类，NEO现在可以从互联网规模的视频中学习，并将这些知识直接应用于物理世界，”1X的首席执行官兼创始人Bernt Børnich说。

“凭借将任何提示转化为新动作的能力——即使没有先前的示例——这标志着NEO自我学习掌握几乎所有你能想到的任务的能力的起点。”

在最近发布的演示视频中，NEO展示了完成日常任务的能力，比如打包午餐盒。即使物体与它之前见过的有所不同，机器人也能够顺利地规划和执行任务。

更值得一提的是，NEO还可以处理完全新的动作，甚至不需要任何先前的训练示例。

这些包括打开滑动门、操作马桶盖、熨烫衣物和梳理人类的头发。

公司表示，这反映了将视频中捕捉到的丰富人类知识转化为机器人的行为。

“通过1X世界模型，您可以把任何提示变成完全自主的机器人动作——即使是NEO从未见过的任务和物品，”1X的人工智能研究员丹尼尔·霍说。

会自学的机器人

除了单个任务之外，此次更新还改变了NEO随时间的改进方式。传统的人形机器人很大程度上依赖人类操作员收集的数据，这样既慢又贵。

1X世界模型允许NEO在与世界互动时收集自己的数据，从而创建一个自我强化的学习循环。

这也意味着，随着视频模型的不断进步，NEO也能从中受益。因为世界模型是基于视频理解构建的，因此视频人工智能的进步直接转化为更好的机器人能力。

另一个重点是稳定性。家庭环境常常不可预测，光线变化、杂物和持续的移动都可能影响环境。

1X表示，世界模型帮助NEO在这些条件下保持稳定和适应性，即使环境快速变化，NEO也能做出可靠的反应。

虽然现在还处于早期阶段，但这个更新预示着一个未来，在这个未来，人形机器人的学习方式将更像人类，而不是像机器那样。