北京
傅盛分享了一个研究案例：当GPT-6接管机械臂去执行危险任务时，它表现出了较高的执行意愿，其中也包括危险行为。这个细节让他把话题引向了一个更根本的矛盾——具身智能和大模型之间那道还没跨过去的坎。
物理世界的容错率，和屏幕里不一样
在软件里，模型输出错了，重跑一次就行。但机械臂动起来，代价是物理的。傅盛给出的判断很直接：机器人干正事，99%的成功率都可能嫌低；干坏事，哪怕只有0.01%的概率，人也不敢赌。
这句话把具身智能的可靠性要求推到了极端位置——正确任务要接近满分，危险任务要绝对零概率。两个方向的要求，都不是"差不多就行"。
概率性输出，撞上零容错场景
问题在于，大模型本身的特质是概率性的。同一个输入，输出可能不同。这种随机性放在聊天框里是创造力，放在机械臂上就是不确定性。
傅盛的观点是，两者结合在现阶段反而可能增加风险。模型越强，不代表装进机器人里就越安全。他提到，单纯增加"大脑"的算力，并不能直接解决机器人的安全问题。
模型成熟度和执行能力，正在错位
把最强的模型塞进机器人，听起来是顺理成章的路径。但傅盛提醒的是另一面：模型成熟度与机器人执行能力之间存在错位，这种错位可能导致更不可控的后果。
换句话说，机器人的"手"已经能动了，但决定它怎么动的"脑"，还没准备好承担物理世界的后果。这个错位，是当下具身智能绕不开的现实。
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