端到端 VLA：具身智能的范式革命 —— 红杉对话 PI 核心团队深度解析

日期：2026-01-18 13:56:27 / 人气：13

在机器人领域，实验室的酷炫演示与现实场景的笨拙表现始终存在巨大鸿沟。长期以来，行业习惯将失败归咎于硬件瓶颈，但 Physical Intelligence（PI）团队却提出颠覆性观点：智能，才是机器人普及的唯一阻碍。2026 年初，PI 发布通用机器人模型 π*0.6，其核心成员 Karol Hausman 与 Tobi Springenberg 在与红杉的对话中，深度拆解传统机器人技术的底层缺陷，详解端到端视觉语言动作模型（VLA）如何突破行业困局，勾勒出具身智能从 “特定工具” 向 “通用物种” 进化的清晰路径。

一、核心使命：构建 “万能机器人” 基础模型

PI 的终极目标是打造机器人基础模型—— 理论上能让任何机器人完成任何任务，实现 “跨形态、跨环境、跨任务” 的三重泛化。与聚焦单一场景的垂直化机器人公司不同，PI 坚信：十年前的硬件就已具备完成家务、工业操作等复杂任务的能力，行业的真正瓶颈在于智能突破。正如 Karol 所言：“只要有人类智能介入，十年前的机器人就能完成全屋清洁，证明硬件潜力早已存在。我们的使命，就是打破智能枷锁。”

经过一年半的技术积累，PI 已搭建起规模化应用的核心组件，其最新发布的 π*0.6 模型已达到可部署水平，不仅能控制多种形态的机器人，还能适配全新未知环境。更令人意外的是，模型的应用边界远超预期 —— 通过开源测试，已在手术机器人、无人机飞行、农业操作等多个跨领域场景中展现出适配能力，印证了基础模型的泛化潜力。

二、技术革命：推翻传统架构，拥抱端到端 VLA

1. 传统 “分治法” 的致命缺陷

过去几十年，机器人技术始终遵循 “感知 - 规划 - 控制” 的拆解式架构，将复杂任务拆分为独立模块逐一优化。这种思路催生了不同的学术社群，但实践证明其存在根本性错误：模块间的信息流失会导致系统鲁棒性崩塌。正如 Karol 举例：“人类拿起一杯水时，不会刻意区分感知、规划、控制步骤，而是自然完成动作。流水线式架构的接口设计，从底层违背了物理世界的交互逻辑。”

即便在机器学习时代，行业仍延续 “分模块训练” 的思路，虽比传统手写规则更高效，但始终无法解决长尾场景的适配问题 —— 当环境出现未预设的变量（如纸板粘连、咖啡粉受潮），拆分后的模块无法协同应对，导致机器人在现实中频繁失效。

2. 端到端 VLA 的核心逻辑

PI 的解决方案是视觉语言动作模型（VLA）：以视觉语言模型（VLM）为基础，在互联网规模数据预训练的 “世界常识” 之上，增加动作模块，实现 “像素 + 文本输入→动作输出” 的端到端映射。其核心优势在于：

无需人工拆分模块，让模型自主学习任务逻辑，避免信息流失；
依托 VLM 的预训练常识，大幅降低物理世界的常识积累成本（如识别易碎物品、判断物体可移动性）；
模型参数规模达十亿级，通过 Transformer 架构实现跨任务、跨场景的泛化能力。

值得注意的是，VLA 模型已具备初步推理能力：接收 “清洁厨房” 这类模糊指令时，能自动拆解为 “移动到台面→拿起杯子→放入水槽” 等子任务，并规划后续 50 个时间步（约 1-2 秒）的动作序列。这种推理能力并非刻意设计，而是端到端训练与 VLM 常识融合后的自然涌现。

3. 真实世界强化学习：拒绝仿真 “温室陷阱”

与行业普遍依赖仿真环境训练的思路不同，PI 坚持 “真实世界优先” 的强化学习策略 ——π*0.6 的所有实验均在真实场景中完成。Tobi 解释道：“仿真永远无法复现物理世界的长尾故障，比如纸板粘连、咖啡粉受潮、物体表面反光等突发状况。只有让机器人在现实中疯狂‘交学费’，才能练出真正的可靠性。”

在巧克力盒组装任务中，机器人曾因新批次纸板穿孔不规整而频繁失败，但通过真实场景的强化学习，模型自主学会了 “识别粘连→分离纸板→继续组装” 的应对策略；在咖啡制作任务中，仅通过 30-50 次人类修正，机器人就从 “压粉力度过大导致机身抬升” 优化为 “轻柔精准压粉”，证明真实场景的数据反馈效率远超仿真。

三、数据闭环：部署即数据，数据即一切

1. 数据困境的破局之道

机器人领域的核心痛点之一是缺乏现成的动作数据—— 互联网上的文本、图像数据无法直接迁移到物理交互场景。PI 的破局策略是 “以部署换数据”：通过将机器人投入真实场景工作，收集海量原生经验，形成 “部署→数据→优化→更广部署” 的正向循环。

这种模式的优势在于：数据具备天然的真实性与多样性，无需人工标注即可用于模型优化；随着部署范围扩大，数据规模呈指数级增长，最终将构建出覆盖各类物理交互场景的 “物理大模型”。正如 Karol 所言：“启动阶段的任何数据积累，都无法与部署阶段的海量真实数据相提并论。我们正在全力冲刺部署临界点，构建自驱动的数据引擎。”

2. 数据质量与泛化的平衡

PI 强调，机器人数据的核心价值不在于数量，而在于多样性与场景覆盖度。例如，用 10 种不同方式完成同一任务，比重复 100 次相同动作更有价值；覆盖 10 种不同形态的杯子，比积累单一杯子的海量数据更能提升泛化能力。

为解决 “专注单一任务训练会降低泛化能力” 的矛盾，PI 采用 “任务深耕 + 数据回收” 策略：针对三四个核心任务（如咖啡制作、衣物折叠、盒子组装）进行强化学习，提升单任务可靠性；同时将所有任务的训练数据回收整合，用于模型预训练，最终实现 “单任务深耕→全模型泛化” 的正向反馈。π*0.6 的测试数据显示，这种模式让任务吞吐量提升两倍多，机器人能连续 13 小时制作咖啡、4 小时折叠衣物，且具备自主故障恢复能力。

四、行业洞察：从硬件焦虑到智能深耕，从垂直封闭到通用开放

1. 硬件早已不是借口

PI 团队的核心观点是：硬件瓶颈论本质是智能不足的托词。当前硬件的进步（如灵巧机械臂、高精度传感器）确实拓展了任务上限，但并未解决核心问题 —— 即便是简单夹具，只要智能足够，也能完成切菜、烹饪等复杂操作。“硬件越复杂，反而越凸显智能的重要性”，Karol 补充道，“当智能突破后，现有硬件的潜力将被彻底释放，无需依赖高端设备堆砌。”

2. 泛化能力的关键：从 “经验学习” 到 “机制迁移”

π*0.6 的重要突破在于，模型能从不同任务的学习中提炼通用机制，而非仅记忆具体动作。例如，在咖啡制作中学会的 “力度控制”，虽不能直接迁移到盒子折叠，但背后 “通过人类修正调整动作强度” 的学习机制是通用的。随着任务覆盖度增加，这种机制迁移将让模型具备零样本适配新任务的能力 —— 比如从未接触过的厨房电器，模型能通过 VLM 常识判断其使用逻辑，结合过往动作经验完成操作。

3. 与大语言模型的双向赋能

当前，PI 的 VLA 模型已从 VLM 的常识积累中获益良多，但 Karol 预测这种关系未来将逆转：“大语言模型的缺陷在于缺乏物理世界的交互经验，而机器人技术能提供全新的推理视角 —— 推理不仅是文本逻辑，还需结合物理世界的因果关系。机器人在真实场景中习得的反事实推理能力，未来可能反哺大语言模型，推动通用 AI 的进化。”

五、未来展望：通用机器人的 “前夜” 已至

PI 团队认为，行业正处于机器人从 “特定工具” 向 “通用物种” 转变的关键节点。关于落地时间线，Karol 表示：“我们原本预计需要五年达到商业部署标准，但两个月前已实现突破。目前部分场景已具备部署条件，未来将逐步扩大范围 —— 那些失败代价低、隐私安全风险小的场景（如工业组装、商业服务）将率先落地，家庭场景则需等待泛化能力进一步提升。”

对于商业化模式，PI 暂未明确，而是坚持 “技术通用化优先”：“我们希望避免陷入垂直化陷阱，先让模型具备‘适配任何机器人、任何任务’的核心能力，再探索模型服务、全解决方案等商业化路径。物理智能的价值，远超过单一场景的商业利益。”

结语：智能的本质是 “从世界中学习”

PI 的技术探索，本质上是对智能本质的重新认知：正如人类通过童年的亲身实践积累常识与技能，机器人的通用智能也无法通过预设规则或仿真训练实现，必须扎根于真实世界的交互与学习。端到端 VLA 的突破，不仅推翻了传统机器人技术的架构范式，更提供了一种全新的可能 —— 当模型能自主从物理世界中学习、进化，通用机器人将不再是科幻想象。

正如 Tobi 在访谈结尾所言：“最令人惊叹的不是模型能完成多少复杂任务，而是我们并未完全理解其原理，它却已展现出超越预期的泛化与进化能力。这恰恰证明，数据驱动的端到端学习，是通往物理智能的正确路径。” 随着 PI 等团队的探索，具身智能的时代，正在加速到来。

作者：蓝狮娱乐