屋漏偏逢连夜雨——OpenAI遭人形机器人独角兽背弃
Figure AI和Open AI“分手”了。
Figure AI是一家通用人形机器人领域的独角兽。它说，它有了重大突破，决定不再使用Open AI的大模型。我还注意到，Figure AI的CEO还提到了两点，一个是，像ChatGPT这样的通用的大模型不太适合机器人，另一个是机器人所用的大模型最好是端到端部署。
重大突破是什么？
很多人自然想到了DeepSeek。到底是不是，不知道。但DeepSeek的开源和低成本却是机器人产业非常需要的。
这里涉及到一个很大的问题：机器人需要什么样的大模型？
一、机器人不能没有大模型
应该说，是大模型成就了机器人。
在大模型出现之前。机器人基本就是不断识别环境参数，执行特定的算法和流程，然后去执行。
比如扫地机器人，基本就是扫地、避障。
它们无法识别人的意图，也无法与人直接交流。
基本上，你可以认为它们就是一种半智能的机器。
正是大模型的出现，ChatGPT的火爆，让机器人直接发生了质的变化。
它们可以识别、理解人的意图了。能够识别和理解人的意图，就可以按照这些意图去做很多事情。
这才算是“名副其实”的机器人。
二、适合机器人的大模型
1、通用大模型不合适
像GPT这样的通用大模型可以解决很多问题。但在各个行业和领域内，比如、医疗、法律等等，通用大模型是不行的，这几乎已经成为共识。
机器人本身也是一个很专业的领域。通用大模型能提供的能力很有限。必须要训练机器人专用的大模型。
2、边缘部署是必须的
机器人的大规模应用是必然的，但如果每天出现在你身边的各种机器人、汽车等全部依赖同一个云端的大模型，那么一旦这个大模型出现问题，或者网络出现一丝问题，那整个世界都得出问题。
而且，在机器人的大规模应用的前提下，统一的云端部署，其复杂度、安全性等都是极大的问题。
只有边缘部署和局部云端部署，才是机器人的大模型的主流。
边缘部署，也就是在每一个机器人上部署一个这个机器人自己用的大模型。
局部云端部署，比如，工厂中的机器人，可以在云端统一部署一个大模型。
其实，这个事情，和电脑、手机的操作系统是一样的，每一部硬件都有一个操作系统，这才是最实际的情况。机器人和大模型也和这种情况是类似的。
三、开源和低成本是王道
对于大模型来说，机器人绝对是一个非常大的应用场景。
而对于机器人产业来说，其实，和手机产业一样，是一个完整的生态，有人做硬件，有人做软件，有人做零件，有人做整机，有人做通用机器人，有人把通用机器人做成场景机器人。
而大模型现在也是机器人产业整个生态中非常重要的，甚至是必需的一环。
最近两年，做机器人的公司越来越多，以后还会很多，它们不可能去用一个云端的、不开源的大模型。
未来，很有可能出现两种情况，一种是少量的机器人使用类似ChatGPT这样云端部署的、不开源的大模型。另一种就是每一个机器人部署一个开源的大模型，这将是主流。
而且，在一个机器人上跑一个大模型，那么这个大模型注定必须是低成本、低耗能的。否则，这件事情就无法成立。
四、结尾
屋漏偏逢连夜雨 ，船迟又遇打头风。
开源和低成本，DeekSeek给了OpenAI的两个致命伤，而且，这两个致命伤还不是一次性伤害，还附带持续伤害。Figure AI 的事情仅仅是一个开始，如果OpenAI无法做出有效的应对，那么，OpenAI对机器人这个行业的影响力恐怕只会越来越弱。
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