听李飞飞讲机器人和世界模型, 学到了比技术更重要的东西

今天我在斯坦福参加AASF的活动，听了一场李飞飞的访谈。

干货相当多，我本来打算重点听听她对世界模型和机器人的技术判断，但到最后，真正把我击中的，反而是她对人生选择、关于AI和人的自主性的观点。

机器人的瓶颈在数据

访谈中主持人问，既然大语言模型可以通过海量数据训练出来，为什么不能用同样的方法训练机器人？

这个问题正好问到了机器人今天最大的卡点。李飞飞的回答是，语言和物理世界，根本不是一类数据。

语言是一种相对干净的信息形态。互联网搞了二三十年，积累了海量文本，输入输出边界也很清楚。一串字符进去，一串字符出来，它属于数字世界，天然适合用数据驱动的方式训练。所以大语言模型一旦数据够了、规模够了，能力就会迅速拉起来。

机器人面对的是另一个世界。它要进入三维物理空间，要移动、触碰、抓取、失败、调整，要处理力、摩擦、遮挡和各种不可控环境。这些东西没有一个现成数据库，人类通过机器人收集到的真实操控数据，今天仍然非常少。

所以当主持人追问，如果模型和数据二选一，瓶颈到底在哪？李飞飞说，如果非要选，那就是数据。

自动驾驶是一个很好的参照。

它已经算走得最远的一类广义机器人，但汽车本质上是一个金属盒子，在相对二维的路面上跑，自由度有限，核心任务是别碰到别的东西。就这么一个任务，Tesla、Waymo这些公司也花了十几年，投入大量精力收集驾驶数据。

人形机器人难得多。它的目标偏偏是怎么碰到别的东西。拿杯子、倒水、开门、扶老人、整理房间，每一个动作都要和真实物体发生接触。碰了之后，物理世界会反馈，机器人还要理解这个反馈，预判下一步怎么调整。

所以今天机器人真正缺的，不只是更多数据，更是对真实世界如何运行的理解。

什么是世界模型

那怎么解决这个问题呢？李飞飞认为世界模型是一种解法。 她给了一个三层的框架，我觉得讲得相当清楚。

第一层叫渲染。

就是你能把一个世界画出来，今天的视频生成模型干的事，Seedance也好，可灵也好，做的都是这一层。你给它一个想象，它能生成漂亮画面，能把一个符合人类认知的视觉世界呈现出来。这个很酷，但更多还是给人看的。

第二层叫模拟。

模拟比渲染深了一步，它要理解物理规律。水倒出来怎么流，瓶子被碰倒怎么滚，两个物体撞在一起会怎么反应。到了这一层，世界模型就不只是会画世界，而是开始理解世界怎么运行。

对机器人来说，这一步非常关键，因为机器人要在行动之前预判结果，在行动之后理解反馈。

第三层叫规划。

它不光知道世界怎么运行，还要能预测下一步会发生什么，并决定自己接下来怎么做。自动驾驶需要规划，机器人任务更需要规划。比如桌上有几个东西要收拾，先拿哪个，放到哪里，下一步会不会挡住后面的动作，这些都不是简单生成画面能解决的。

在未知里，保持选择的勇气

技术这部分，我非常认同李飞飞的判断。但老实说，真正让我被打动的，反而是后面她谈自己的成长。

她说，移民、科学家和创业者其实很像，都是进入一个全新的未知世界，面对的是同一种东西：不确定性。

新的语言，新的文化，未知的科学问题，没人保证结果的创业，都像是在一条黑暗隧道里往前走，不知道尽头在哪里，也不知道光什么时候会出现。有一段时间你只能靠自己，靠热情驱动，靠韧性驱动，靠信念驱动。

这段话确实戳到我了。

很多时候外面看到的是光环、媒体报道、融资、产品发布，但真正走在里面的人知道，绝大多数时候你面对的是未知，是摇摆，是怀疑，是不知道下一步到底会怎样。

主持人问，如果给年轻时的自己一个建议，会说什么？她说，不要那么害怕。

东亚家庭出来的孩子，很多时候会有太多自我怀疑，但今天回头看，很多怀疑其实没必要。她用了一个词，无畏。你太在乎一件事了，在乎到不会因为可能失败而退缩，这就是无畏，现在她在硅谷招人最看重的就是这一点。

AI时代最该守住的是人的自主性

今天我们谈AI，很容易陷入两个极端。要么觉得AI什么都能做，人很快就要被淘汰；要么觉得AI 还很蠢，不过是个玩具。

李飞飞说，AI可以越来越强，但人的选择不能交给机器。

现在总有人会告诉你，我的技术可以帮你做到这个，可以告诉你该怎么做，甚至可以替你做决定。但技术不应该夺走人的自主权，应该增强人的创造力、生产力。用年轻人的话说，AI它就是一个工具。

这次我女儿也在旁边听了这场访谈。听完以后，她跟我说，老爸，我那么喜欢画画，我就应该去画画。AI 虽然能够生成图片，但它替代不了我喜欢画画这件事，也替代不了我自己要去画的选择。

AI 变革，不能等别人替你决定

这件事放到企业里也是一样。

很多企业主都在问，AI到底怎么用？企业要不要做AI Native变革？从哪里开始？这些问题没有标准答案，也不可能等别人替你做决定。

如果真的想推动企业AI变革，最终还是一把手要亲自下场，理解它、判断它、组织它，然后带着团队穿过那条不确定的黑暗隧道。

如果你也在想这件事，但还不知道第一步该怎么迈，我觉得可以一起来聊聊。

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