机器人迎来"ChatGPT时刻"！通用机器人公司发布GEN-0，27万小时真实数据催生首个具身智能缩放定律
核心突破
GEN-0模型发布：AI机器人初创公司Generalist于2025年11月7日正式发布里程碑式的基础模型GEN-0，首次揭示了机器人领域的缩放定律，标志着机器人技术从"任务专用"向"通用智能"转型的新时代开启。
关键数据亮点
训练数据规模
- 27万小时真实世界操作数据
- 每周新增超过1万小时数据
- 覆盖全球数千个家庭、仓库和工作场所的真实场景
技术参数突破
- 70亿参数被确定为能力跃升的临界阈值
- 下游任务错误率与预训练数据量呈幂律关系：L(D) ∝ D⁻ᵃ
技术创新
真实数据训练策略
- 拒绝模拟环境，直接使用高保真物理交互数据
- 覆盖数百种精细任务：削土豆、拧螺丝、拆包装、组装套件等
- 捕捉"现实世界混乱"：滑动、遮挡、光照变化等干扰条件下的任务完成
谐波推理架构
- 首次实现"思考与行动同步"
- 感知、推理和行动在统一时间序列中协同工作
- 通过异步连续时间流解决传统系统"先规划后执行"的分离问题
跨平台通用性
- 同一模型可无缝部署于：
- 6自由度机械臂
- 7自由度机械臂
- 16自由度半人形机器人
- 无需为每种硬件类型重新训练策略
产业影响
数据飞轮效应
- 全球部署网络构建"数据-智能"飞轮
- 更多机器人→更多真实交互数据→模型迭代→新机器人能力提升
成本效益
- 统一智能核心管理多样化机器人终端
- 显著降低部署和维护成本
挑战与前景
现存挑战
- 数据隐私问题
- 计算成本优化
- 安全验证完善
行业意义
GEN-0的出现标志着具身智能进入"可预测、可扩展、可量产"的新时代，有望结束当前"一个任务一个模型"的碎片化生态，推动机器人从专用工具向具备自学能力的通用伙伴进化。
