主要观点总结
本文是关于机器人技术和机器人公司发展的讨论，包括机器人如何实现泛化、HI Robot的作用、机器人的感官需求、与自动驾驶类比的发展前景、训练数据和硬件的看法等。文中引用了Chelsea Finn的观点，对未来机器人的发展进行了展望。
关键观点总结
关键观点1: 机器人如何实现泛化
获取更多样化的机器人数据是关键，包括在不同环境中采集数据，使用pre training模型，并思考推理能力的应用。
关键观点2: HI Robot的作用
HI Robot是一个分层交互机器人，旨在通过接收提示并进行推理，执行复杂任务，如制作三明治、清理桌面等。
关键观点3: 机器人的感官需求
除了视觉，机器人还需要其他感官如触觉、嗅觉等来提高任务的完成效率和安全性。但目前传感器的瓶颈在于数据处理和模型架构。
关键观点4: 与自动驾驶的类比
机器人和自动驾驶都有各自的难点和挑战。初创公司在机器人领域有快速部署和学习的优势，而大公司有更多的资源和资本来支持长期研发。
关键观点5: 训练数据和硬件的看法
虽然观察数据对机器人训练有价值，但真正让机器人走到市场并收集自己的经验数据才是关键。机器人的未来可能会有多种形式的硬件平台，针对特定用途优化的硬件会更便宜、更高效。
文章预览
编译：haozhen 编辑：Siqi AI Robotics 是我们长期关注的赛道之一，通用机器人是 AGI 从数字世界走向物理世界的重要路径，而 robot foundation model 要做的就是给机器人构建一个大脑，从软件角度实现机器人的通用能力。在 AI robotcis 的主题下，Physical Intelligence 是我们最为关注的公司之一。 PI 被视为是机器人领域的 OpenAI，是所有机器人公司中 research 水平和人才密度最高的团队，团队的核心目标是开发通用机器人的 foundation model，今年 2 月，PI 开源了通用模型 π0 的代码和权重，2 月 26 日，PI 又推出了 Hi Robot，能够将 π0 等VLA 模型纳入一个分层推理过程。 本篇内容是我们对 PI 核心创始人 Chelsea Finn 最新观点的编译理解。围绕 π0 和 Hi Robot，Chelsea Finn 分享了机器人是如何实现泛化？她认为，数据人就是关键中的关键，并且一定要获取更多样化的机器人数
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