文｜硅谷101
在人工智能的浪潮里，3D数字人正在悄然改变着我们内容创作和互动的方式。你或许已经发现，数字人主播和虚拟偶像们，看起来越来越流畅自然了。这背后是一场数字人的技术革命：如今的3D数字人不再是那个表情略显僵硬、只能按预设脚本运行的"木偶"；它们能够根据指令，实时地生成丰富的语音、精准的表情，协调的肢体动作，并且成本变得可被接受。
进化的数字人，不仅活跃在当下的直播间和客服中心，未来更将在3A级游戏和影视工业领域大展拳脚。然而你可能不知道的是，3D数字人滥觞于机器人领域。在计算机图形学与机器人学之间，存在着一道打通虚拟与现实的"旋转门"，几十年来不断有学者穿越这道门走向另一端去寻求突破之道。
过去，研究者们用驱动机器人的方式，驱动虚拟世界中的数字人；如今，数字人所积累的经验，又反过来帮助机器人去理解物理世界的错综复杂。
本期《硅谷101》，主播泓君邀请了魔珐科技创始人兼CEO 柴金祥教授 。柴教授从2000年左右便在卡内基梅隆大学机器人研究所投身3D数字人研究，已经从事该领域二十余年。泓君与柴教授深入聊了3D数字人的前世今生，它取得了哪些突破性的进展，又面临着哪些挑战，以及数字人的数据和模型是如何加速具身智能进化的。
以下是这次对话内容的精选：
数字人：下一代内容生产者
泓君：前几天，硅谷大家都在关注Sora2，好像每个人都会拿它去做一段Demo，包括我们前几天刚刚开了《硅谷101》的科技大会，我们就生成了一段让Sam Altman帮我们去宣传我们大会的Sora2的视频。看起来他在屏幕里面的形象就是一个比较数字人的形象，这个对你们的业务会有影响吗？
柴金祥：我觉得Sora2相比Sora1，进步是蛮大的，Sora1还是以风景为主，Sora2主要的形态是以人为中心的，可以让视频里的人做各种各样的事情。我也大概用了一下，第一个感觉，视频生成现在还是10秒钟的时间，还是没有跳出被时间的限制文生视频。第二个点其实也特别重要，就是物理上的一致性，基本上大家看刷屏的时候很多效果其实还是蛮好的，但你真正自己做的时候还是有很多瑕疵。
泓君：问题太多了。它那个视频里面有皮卡丘跟一个唐老鸭在总统竞选的一段辩论，可以在原视频上改，我就说把这个辩论变成一个在《硅谷101》上关于AGI的辩论，我们活动的主题是"Alignment2025"，但你仔细去看的话，它后面的Alignment那个字就是错的，就开始乱码了。
柴金祥：对。创作者除了生成视频，还需要能修正错误、调整细节，这能力它还没有。更重要的是，它无法精细控制人的动作和表情。不过，Sora2第一次让人看到了用大模型驱动人物多样动作的可能性。
我们做的是3D数字人，如果最终目标是让人能交流、跳舞、娱乐，那大模型会是什么形态？训练数据又是什么？Sora2说它用所有视频作为训练数据。最近Genie3出来，是3D的生成，给你一种交互型的感觉是吧？但它不是人，它是关于场景相关的。
我们觉得，最终可能需要2D+3D的训练技术结合，我们希望生成的人没有10秒限制、没有瑕疵、物理准确、可控制、实时且成本低。所以我们除了3D训练数据，也开始结合大量视频数据来训练大模型，提升数字人的表达力。视频数据如果模型做得好，是有生成能力的。
泓君：我简单总结一下：Sora2是文生视频，你们是文生3D。这个3D它可以是在VR领域里面进行展示的，比如说我戴着一个VR头盔，我可以360度地去看到这个人。
柴金祥：是，就是2D和3D的区别。Sora2是文生2D视频。3D放在VR/AR里，就跟现实一样。3D还有一个好处，它能控制，就像人一样，你让它怎么动就怎么动。但2D在像素层面，要对它进行动作、表情的精准控制，会比较难。
泓君：我看到很多公司展厅屏幕上的数字人是你们做的，有一点我可能很难区分，假设我进到一个展厅，看到一个屏幕上的非常立体的数字人，它有动作、声音、表情，跟我看到Sam Altman在一个视频里的数字人，除了时长的区别，它在核心的技术上它的区别是什么呢？
柴金祥：第一个区别是，屏幕上这个数字人是人机交流的载体，人跟机器交流的时候，其实你是实时互动的，我们希望端对端延时一般要小于2秒或1.5秒，不能像生成视频等10分钟、5分钟。
第二个区别是，当你用文生视频去做的时候，手指是个特别难的事情，经常多一根或少一截，但如果是展厅里，数字人为你讲解产品，你肯定是不希望这个体验很差的，它的动作不能有瑕疵，物理上要准确，表情、动作要一致。
最后一个区别，把3D数字人部署在终端上，成本不能高。终端屏幕可能就一万人民币，如果生成视频交互了20分钟，即使它能实时做，一年放在那也得花很多钱，长期也负担不起。但从Sora2文生视频的角度来说，这个成本它是不能scale up的。
泓君：它的成本是多高？用你们的这个成本是多高？为什么成本之间会有这样的一个差距？
柴金祥：我不一定能给具体数字，但可以告诉你一个量级：与大模型做的语音合成相比，我们的成本可能是几十分之一。这里核心是2D和3D的区别。3D描述人的动作表情，只需要几百个参数，人的肌肉可能就是大几百块，你只要去控制一些肌肉就可以了。下一步是用3D渲染把3D内容变成视频，还有3D解算，包括头发、衣服的物理解算。如果用AI做渲染和解算，成本就主要是生成这几百个参数的成本，和大模型生成Token一样，所以它的成本就非常非常低。文生视频没有结构化信息，全是像素，推理和生产成本就会非常非常高。
泓君：所以你们能把成本降下来，是因为有一个自己的端模型，可以这样理解吗？
柴金祥：是的，我们有一个把文本变成3D多模态表达能力的模型。从文本生成语音、表情、动作、手势的参数，传到终端屏幕上，我们用AI渲染和解算，把它变成视频。AI渲染对终端算力要求极低，现在用国内几百块钱的芯片，比如瑞芯微的RK3566，我们在端上就可以跑了。
泓君：比如说它要跟人做实时互动跟问答，这种还是在端模型上，还是说你后面除了你自己的这个端模型，在表达的内容上你会去接大模型？
柴金祥：好问题。人和数字人交流需要两个模型：一个像ChatGPT的多模态到文本模型，现在你ChatGPT的话，你可以输入声音、图片，它最后输出文字。
另一个是从文本到3D多模态的模型，我们做的是文字到3D多模态输出，输出语音、姿态、动作、表情、手势，让生成的数字人更像真人交互，
我们有自己垂域的大模型，也可以接国内千问、DeepSeek、豆包等模型，形成端对端的人与数字人像真人一样的交流体验。
泓君：所以你们从多模态到文本可以利用大模型，从文本到多模态是自己的端模型。
柴金祥：我们叫它"文生3D多模态大模型"。
泓君：这已经是一个产品"星云平台"，可以发布了吗？
柴金祥：是的，我们10月发布，现在在测试。有几百个B端企业客户在测试，有的已付费。我们预计两周后发布我们这个文生3D多模态模型。因为我们自己在做的过程做了很长很长时间，从我20多年前读研开始做，花了很多精力。我们希望大家不要重复造轮子，能够把能力提供给所有开发者，集成到他们的应用中去。
泓君：了解。我觉得很有意思的一点就是，随着星云平台发布，你们从3D数字人公司变成了3D数字人平台公司，我这样理解是对的吗？
柴金祥：差不多，对，是的。
泓君：之前在NVIDIA发布会上，黄仁勋很自豪地说"你看到的我不是真的我"，他坐在一个壁炉前，是一个虚拟3D数字人在跟大家介绍，渲染得非常非常真实。他经常用他自己的虚拟人去讲他们的显卡性能有多强大，他那个成本大概有多少？
柴金祥：这个成本蛮高的。他做的其实还是视频输出，如果造一个老黄这样的虚拟人，需要研发团队配合美术团队，在美国找顶尖的美术团队做，成本大概10万美金左右，做到发布会那种逼真效果。
这还只是造出这个人，做视频可能要按秒算成本。这属于专业级内容生产，还没到人人可用的阶段。
泓君：对，每次去游戏展会感受明显，大家怎么去造那个3D数字人。以前造3D数字人，是让演员穿动作捕捉服，用环形摄像机拍每个部位，再建模，一步一步地把它还原出来。这是好莱坞或游戏公司常用的方式吧？
柴金祥：对，专业级造人包括3A游戏公司和好莱坞，比如Avatar，或老黄的数字人。整体来说它是两部分的东西。
第一部分是造人，一般叫扫描，用很多相机，你坐在那，做各种表情，把人的几何形状和表面纹理重建出来，包括肌肉，学术上叫建模和绑定。
第二是让它动起来，穿动捕服，用相机捕捉动作，驱动刚才造的那个人，用渲染引擎输出视频。
整个过程从建模绑定到动画再到输出视频，都非常昂贵。
泓君：这是大模型之前，好莱坞和游戏公司常用的方式。现在有了模型，这套方式还是主流吗？还是说他们其实也在探索能不能用3D直接去生成人？
柴金祥：这问题特别好。3D内容的AI化取决于两件事：高质量数据，和AI算法能否对3D内容做大模型。
咱们今天看到了，所有的影视动画和游戏公司，擅长做内容，把美术和3D模型做得很逼真，但绝大部分AI能力缺乏，因为他们和互联网、科技公司是两条线，交叉很少。他们当然想拥抱AI，但能力欠缺。
AI公司算法强，但其实是没有数据的。3D内容必须先有大量高质量3D数据才能做大模型，这是他们的目标，但现在两个行业没有交叉。
泓君：大模型公司缺好莱坞的数据，好莱坞制作公司缺AI算法，可以这样理解吗？
柴金祥：是，基本是这样。
泓君：但我看也有公司开始尝试。你们在AI浪潮之前，做数字人和积累数据也很久了吧？
柴金祥：是的，我们2018年成立，最初为B端公司，如游戏、影视、动画、或做3D虚拟偶像的公司，提供3D内容制作，用AI+美术一起来提升效率和质量。在这个过程中当然AI的能力也在提升，但大家都要突破的点是3D内容的高质量数据。没有数据，AI算法再厉害也没法干。
泓君：从2018年到2025年，你们大概积累了多少数据？可以透露吗？
柴金祥：拿动画数据来说，前面我们为企业服务，后来我们自己来做了些动画数据。现在3D高质量动画数据，我们有1000多个小时。这个数据可能跟视频的数据或者文本的数据来讲是小的，但如果考虑到成本，高质量的人脸动画、手势、表情等动画数据，一秒钟成本至少1000人民币左右。在国内成本高是一方面，另外你还得找到团队有非常强的能力把质量做得这么高，所以这个数据量是很难在短时间内积累起来的。
泓君：很有意思，所以数据是你能训练成这样的一个模型的一个核心要素。
柴金祥：我觉得数据是最核心的。如果没有数据，其他任何研发都没法做。除了刚才讲到的3D数据，我们也有其他的视频数据。这些是纯粹的视频数据，比如有人在走路也好，有人在跟人交流也好，它没有3D信息，但我们开始把这两者融合起来去做模型的训练。
虚实之间诞生的"双生学科"
泓君：你当初为什么会选择进入3D数字人这个领域？
柴金祥：我2000年去卡内基梅隆大学（CMU）读博士，在机器人研究所做的就是这个方向。我的博士论文就是关于如何创建一个可交互的3D数字人，以及如何用AI去做动画。我们团队应该是世界上最早用AI做动画的，因为也刚凑巧，2000年左右运动捕捉技术出现了，有了动画数据就可以做AI了。从那时起，我就专注于3D动画和数字人。2006年毕业去德州农工大学（Texas A&M）当教授，也一直做这个方向。那时动画研究属于图形学领域，是专门为影视动画公司游戏公司这个行业服务的。那时候我们发表了很多论文，全是关于3D数字人跟3D动画相关的。到2018年创业，我也继续做这件事，所以我在这个领域坚持了二十多年了。
泓君：我知道您的博士导师是杰西卡·霍奇斯（Jessica Hodgins），她主要研究人形机器人和3D数字动画。而且她的博士生导师是马克·雷伯特（Marc Raibert），是波士顿动力（Boston Dynamic）的创始人，现在最有名的机器人公司，也是特别早的一家机器人公司。所以看起来整个的3D生成它最开始的应用就是在好莱坞领域的。
柴金祥：我导师杰西卡·霍奇斯，她也是卡内基梅隆大学1989年博士毕业，她在读博时是做机器人的。当时的人形机器人只有"单脚"，因为双足平衡太难了。她那时候是用物理运动控制动力学的方式，控制机器人走跑跳。
她毕业后，很奇怪地，进到的方向是图形学和动画领域，她的想法是：既然能在现实世界控制机器人运动，是否能用同样方法驱动虚拟世界的3D数字人？
她是全世界第一个用物理运动控制方法做数字人动画的学者。她在佐治亚理工学院（Georgia Tech）做教授，基于物理的仿真跟控制做动画，然后2000年她回到CMU任教，2000年动画数据慢慢有了刚才讲的运动捕捉的出现。我就是她在卡梅带的最早的博士。我们是那时候是最早用AI做动画的。后来大家发觉得，这个动画用AI做挺好的，反过来是不是还能去做Robotics这个行业？
现在大家可能知道的很多做Robotics做很厉害的人，其实以前都是做动画的。比如PI（Physical Intelligence）联合创始人、伯克利教授Sergey Levine，但你肯定都不知道，他是在斯坦福拿的博士学位，并且他是用物理的方式，用运动控制动力学的方式来做动画的。他毕业了以后说，我这个能做动画，我也能做机器人，他后来当教授的时候就是开始做机器人。
泓君：难怪PI他们的核心思路是解决机器人的"大脑"问题，就是软件层的问题，他就是希望通过模型层来指挥机器人，我觉得这个跟他最开始不是从硬件研究开始的，而是用机器人去做动画，听起来是一脉相承的。
图片来源：PI
柴金祥：的确是的。再举一个例子，我还有一个好朋友Karen Liu，她现在在斯坦福当教授，以前是在佐治亚理工学院（Georgia Tech）当教授，她同时做Animation和Robotics。
我们那批做动画的人，后来很多都转向机器人领域，因为这两个领域高度相通——都是驱动"人"，一个在虚拟世界，一个在物理世界。动画相对更容易入手，因为机器人是有本体的，你搭个硬件就老半天。另外现实世界受很多限制，比如重力、房间限制、机器人硬件限制。动画实际上没有这些限制。所以那时候很多做物理的人开始做动画。
动画这方面也分成几派，一派用物理方法做，Jessica肯定是其中之一。还有CMU的Michiel van de Panne，他是我博士委员会成员，一直做Controller、运动控制。那时候做动画的中心也在卡内基梅隆大学。Karen Liu的导师Zoran Popović也是卡梅毕业的。当时做动画的学者很少，国内基本没人做，欧洲也没人，主要集中在美国两三个研究组。
后来动画有个大飞跃是从2000年，运动捕捉有了数据后，大家慢慢开始用AI做。那时比较早的，现在叫强化学习，我记得最早的动画论文是2004年还是2005年就用强化学习做动画。虚拟世界与实际世界的底层运动控制逻辑非常相似，都属于"小脑"范畴的动作规划与运动控制。如今新兴的VLA模型则更偏向"大脑"层面。
泓君：很有意思。我们讨论好莱坞技术时，常有听众问为什么科技节目关注电影工业。其实好莱坞一直是推动技术发展的重要力量，许多AI技术最早都应用于电影制作。你们有没有想过，把你们的3D数字人产品用于好莱坞造人？比如用生成式技术让静态演员动起来，这可能对传统制作方式形成"降维打击"。
柴金祥：这里面涉及几个关键点：质量、成本和应用场景。好莱坞质量可能最高的，再往下是3A级游戏，再往下是生活中一些交互比较简单的场景。如果你要做好莱坞方向，它的高保真、质量可能特别重要，他们可以等100个小时、200个小时，花更多钱等你的高质量。但在实时交互里，可能等不了那么多时间，要马上看到结果能够交互，质量上不一定要像好莱坞那么高。
泓君：但是可以做好莱坞IP的衍生。
柴金祥：对，衍生品肯定可以，但需要更高质量的3D数据来做AI大模型。这块在我们自己的行进路径上，有先后顺序，对我们自己来说，可能先运用到日常生活中，比如交互、服务、陪伴，再到游戏，再到好莱坞。因为难度来说，好莱坞如果要做到那个水平，难度很高很高，质量要很高，能生产这种高质量数据的人，全世界可能就没几个。
AI渲染结算带来的成本革命
泓君：问一个稍稍敏感的问题，你可以选择不答。你们现在把API接口开放出去，肯定有基础接入成本。你觉得这个模式能赚钱吗？
柴金祥：这肯定能。因为在正式发布平台之前，我们已经有了B端客户。在国内做AI公司，商业上的账必须算得过来，除非你是字节、阿里、腾讯那样的大厂。所以这里面有一个核心点，也是我们过去半年最大的突破。半年前我们的交互能力和API就做好了，但那时成本非常高。当时服务一个数字人需要一张显卡，成本差不多两三万。很多B端客户来问，一听到这个价格就不用了。
泓君：这个成本是怎么降下来的？
柴金祥：因为我们是3D内容，所有影视动画公司、游戏公司都逃不开一点——必须要有渲染引擎和解算引擎。
泓君：这个我太懂了，我们做视频，渲染真的太耗时间了。
柴金祥：对。如果要支持3D内容实时交互，每一路都需要一张显卡负责渲染和解算。我们当时用了可能最好的Unreal引擎，但成本就摆在那里。我们一直在想，如果不解决这张显卡的成本问题，谈应用落地根本不可能，无论是展厅大屏、手机还是平板上都用不起。
我原本觉得这个问题很难解决，但技术有时很奇妙，我们突然想到了一个方法。很幸运地，我们用AI技术完成了渲染和解算，不再需要传统的渲染引擎和昂贵的显卡。现在在非常便宜的终端芯片上，一两百、两三百块钱的，就能跑起来。
泓君：所以你们用端到端的AI模型，解决了渲染问题。
柴金祥：渲染只是其中一部分。完整流程分两步：第一步是用模型从文本生成语音和3D表情、动作的参数；第二步是把这些参数通过AI渲染和解算转换成实时视频。这样整体成本比语音生成还要低。
泓君：如果你们真能做到大幅降低渲染成本，这次的生成式AI技术会对Unreal这样的游戏引擎公司造成冲击吗？对NVIDIA可能就是一个左手跟右手的关系。
柴金祥：对Unreal不一定是好事，我认为对游戏公司来说更多是机会。现在3A级游戏都需要云端有显卡，或者手机上得有比较强的算力，不然玩起来会发烫。如果将来能用AI方式解决渲染和解算，不需要引擎和显卡就能玩游戏，那游戏就能无处不在。或者将来真正实现元宇宙时，虚拟世界的参与成本也许会变得很低很低。
泓君：现在用AI方式解决渲染问题，质量能达到传统游戏引擎的水平吗？大概到了一个什么样的进度位？
柴金祥：在我们这个特定应用场景下，质量基本一样。因为我们的训练数据就是用最高质量的游戏引擎渲染的，AI模型是在大量数据基础上逼近原来的效果。我们做过并列对比（Side-by-Side Comparison），左边是游戏引擎渲染，右边是AI渲染，没有一个人能看出左右之间的区别。
泓君：这非常颠覆。如果我们综合评估你们模型的能力，你觉得最强的一点是什么？比如现在看2D视频渲染，最大的痛点可能是口型对不上、眼神空洞，这种虚假感。你们在将3D数字人应用到不同行业时，遇到的最大痛点是什么？怎么解决的？
柴金祥：这个问题很好。我们收到的客户反馈主要集中在三个方面。第一是质量，包括语音、动作、表情、唇形是否自然逼真？是不是像真人一样？第二是延时，我跟它交互聊天时，不能一句话等5秒钟才回应，那我肯定没有这个耐心了；第三是客户非常关心的成本，如果太贵，即使体验好客户也不愿意投入。
质量、延迟、成本——这是我们规模化落地要翻越的"三座大山"。还有个关键点是让数字人支持多终端——大屏、小屏、手机APP，支持并发，这涉及不同操作系统、不同芯片算力。
我们解决质量和延时问题，主要靠大模型提升能力。质量方面当然训练数据最重要——如果3D人的质量很差，根本做不好。另外就是大模型本身的能力：能否通过文本生成语音、表情动作和匹配的唇形？能否从文本中提取情绪（比如笑或打招呼）自动生成关键意图？TTS语音生成是否也有情绪的？这些都关系到如何让大模型产生高质量输出。
加速具身智能突破泛化
泓君：我们刚刚聊了很多AI技术如何应用于虚拟世界。那反过来，你们现在训练的模型能操控机器人吗？你们试过吗？
柴金祥：我们试过。3D数字人和3D动画的一个优势就是能够驱动机器人。比如一个3D数字人能跟你交流，听懂你的问题，生成相应的语音、动作、表情和姿态。对机器人来说，我们可以用同样的技术驱动它，让机器人实现实时语音、动作和手势。只是现在的机器人没有脸部肌肉，所以表现不出表情。
现在的机器人更像是蓝领工人。如果将来要做陪伴型机器人，或者做白领工作，比如销售、老师，可能就需要表情了。首先我们要知道机器人在交流时，手势该怎么动？表情该怎么变化？姿态该如何调整？下一步就是通过模仿学习，像NVIDIA的方法那样，通过仿真实现直接驱动和交流。
泓君：太有意思了。在实际应用中，你们将模型数据接到机器人上，觉得对哪部分提升最大？机器人没有表情，但手势可以动，你们能同时驱动手和脚吗？还是只能驱动上半身？
柴金祥：我们可以同时驱动手和脚。告诉你个有意思的事，在国内合作中，我们生成的动作数据包含脸部、手部和腿部的完整动作。
其实现在很多机器人公司在平衡性方面还不够完善，即使我们通过API提供了动作数据，他们也需要结合强化学习和仿真来实现。如果在这方面做得特别好的，可能也能够驱动起来。上身其实有很多动作，有一定的泛化性。
这个事情其实我觉得这没有那么难，就像我们爬楼梯一样，我的动作能够通过我们的能力生产出来，然后在仿真环境中加上强化学习，让它复制这些动作，一点问题都没有。
泓君：所以机器人的平衡问题在于，我们收集的3D数据只是动作姿态，没有力的反馈。一旦加入力的因素，就会出现平衡问题、摔跤问题。
柴金祥：我觉得你好专业，这里有两个核心点：驱动机器人需要运动学（Kinematics）和动力学（Dynamics）。第一步是运动学，比如要抓杯子，需要知道手的pose是什么，该怎么动去抓住它。第二步是动力学，解决需要用多少力、按什么路径去抓取的问题。我们先做运动学，也就是运动规划，这两者可以结合起来。
泓君：所以我理解其实机器人公司寻求合作时，两者都需要。如果从零开始做机器人公司，最缺的就是数据，而你们有数据的模型就已经训练好了。
柴金祥：是的。因为我们聚焦于交互，下一步我们今年会发布一个3D动作大模型。比如你告诉它"往前走五步，趴下再爬起来跑"，它就能自动生成3D动作数据。这些数据可以用来训练机器人，有了这样的动作大模型，甚至不需要动作捕捉，因为捕捉也是为了获取类似数据。
泓君：波士顿动力的机器人爬楼梯、旋转、搬箱子已经很成熟了。但这是在大模型出现之前，他们研发了很多年，用了各种方法。你现在用AI模型驱动爬楼梯动作，这两者技术路径是完全不同还是相似？
图片来源：Boston Dynamics
柴金祥：你提到一个有意思的点，波士顿动力以前能爬楼梯，但泛化能力不强。比如你给它不同高度的楼梯，它不一定每种楼梯都能爬好。他们展示demo时总是用同一个楼梯。
这就是泛化性的重要性。今天做人形机器人都要面对这个问题：生成数据后，能否处理数据之外的情况？比如爬楼梯，每个楼梯高度、层数、摩擦系数都不同，这些都是一些要泛化的参数。
那今天你有没有能力，给任何一个楼梯都能爬得稳？另外能否控制爬快一点，或爬慢一点？这仍然是个难题，根源还是数据。我们要做的核心就是在虚拟世界中，通过3D动画大模型生产出动画的数据，让它爬楼梯，让它见过所有情况。机器人动作的泛化性和数字人动作的泛化性，其实这两件事是一样的。
泓君：你觉得用AI做机器人经历了哪些变迁？就像你说的，最早可能没人想到用AI做机器人，后来开始加入强化学习。
柴金祥：最早的时候，AI机器人这个方向很难很难，尤其是人形机器人，我们叫Biped，最难的问题就是双足平衡。另一个难题是抓取。那个时候做人形机器人最有一段时间日本很火，比如本田的ASIMO。工程师要调整走路参数，你都不知道后面有多少工程师在调这个参数。这些参数还不稳定，把地面稍微改一改，它就可能跌倒了。那时AI和学习的方法用得不多，主要做控制器。
泓君：所以早期机器人发展主要关注控制，为了让机器人不跌倒。
柴金祥：如果能走，不跌倒，就已经很了不起了。后来大家觉得光这样走不行，你能不能有一定的泛化能力？在不同平面、不同表面，以不同速度行走。如果不用AI方法，这几乎不可能实现。
ASIMO告别演出 图片来源：Honda
泓君：你觉得现在的机器人相比20年前进化了多少？
柴金祥：我的进化还是蛮大的。以前让双足机器人走跑跳，觉得好难好难，但现在看国内很多人形机器人公司，运动会上拿遥控器控制，大部分走跑问题都解决了。这在20年前基本不可能，balance太难了。
泓君：但这是通过远程操控实现的。
柴金祥：即使远程操控，还是要解决动力学控制的问题。我觉得如果有视觉语言动作大模型，就不需要那个遥控器了。但用小脑控制这个事情，让它走，不跌倒，仍然很难。现在的进步在于数据、强化学习、仿真环境，像NVIDIA。技术进步后，能力开放出来了，大家都能在仿真环境里做，你就发现其实没那么的难了。
泓君：机器人走路不摔倒，是现在机器人公司的普遍水平，还是只有头部公司能做到？
柴金祥：对稍好的团队应该没问题。但关键点，就是你的泛化能力有多强？在日常训练的特定场景中不摔倒，如果在新场景搞不定，还是会摔倒。
泓君：那你觉得世界上有多少公司能在部分场景实现机器人不摔倒？
柴金祥：如果完全不摔倒，在新的应用场景其实蛮难的，我不知道现在有没有公司能做到很强的泛化能力和鲁棒性。如果有，我肯定要学习一下的。就拿爬楼梯来说，如果设置没见过的楼梯情况，我不相信现在世界上有任何一个人形机器人公司能做到。
还有个问题是抓取，早期用人形手抓取的研究不多，机器人整个业界多用吸盘来吸。但现在很多人研究灵巧手，让机器人一样用筷子夹东西，这非常难，需要大脑加小脑配合。大脑要先识别物体和抓取方式，小脑控制筷子夹取。我认为现在看到的都是demo，在特定应用场景下可能有些泛化性，但再扩展就很难。
泓君：我们10月5日的活动您也去了，现场有机器人开可乐。彩排时我放了瓶可乐，他们说要把拉环对准手指方向，否则那个机器人的手的灵活度还很难去把可乐转一个方向打开。
柴金祥：这还是在特定布置好的环境里，更不用说进入家庭后各种复杂情况。大家现在看到VLA模型可能解决这个问题，但能否100%解决，其实也没人知道。如果能，需要多少数据才能达到足够的泛化能力和鲁棒性？大家相信扩展定律（Scaling Laws），相信大模型总有一天能解决，但这里面的挑战是很大很大。
泓君：从你的角度看，现在世界上最好的机器人公司是哪家？为什么？
柴金祥：做机器人有不同的流派：有做本体的、做硬件的、做小脑的、做大脑的。我觉得很难说谁最好，因为"好"有不同的定义。是在研究上有突破，还是已经落地商用？也许某条路看起来很有希望，但最后发现是死路，暂时的领先不一定是最终领先。国内也有不同流派，比如宇树做机器人本体加小脑，它不做大脑。
泓君：大脑指什么？
柴金祥：大脑是处理VLA、叠衣服这类任务。小脑是处理爬楼梯、跳舞、跑步等。我觉得目前还没看到真正的曙光，可能我比较悲观。就像其他领域，VR/AR、自动驾驶都有起起落落，AI领域也会这样。这是机器人第一波浪潮，长期前景光明，但短期挑战很多。
泓君：你觉得机器人模型达到GPT-3时刻需要多久？
柴金祥：我没有那么强的认知。我觉得今天的数据要泛化能力，还需要很长一段时间。我看到的情况还无法清晰判断是2年还是3年，但我觉得10年内有希望解决。
泓君：所以你们公司没有直接切入机器人赛道，而是选择3D和机器人的交叉领域。
柴金祥：如果让3D数字人在数字世界、在VR空间或屏幕上与人交流，能够抓取、走路、爬楼梯，在数字世界里已经很有用，它已经可以有实际应用和商业落地了。
反过来，做这些对机器人也很有价值。因为在小脑控制方面，你需要先知道怎么动，再用强化学习决定用多少力。从研究角度，机器人是个好方向，有太多可探索的，但从商业化角度，我自己觉得其实挑战很多。如果真要商业化落地，人形机器人在白领领域可能比蓝领更快。
图片来源：宇树
泓君：你提到数字世界也会涉及力的反馈，比如好莱坞动画里面，我们把一个苹果、一个南瓜甩出，去变成酱，怎么炸开？
柴金祥：那个就是物理。还比如说，你是一个数字人或3D的角色，从二层楼跳到一层楼，你跳下去的时候，跟地面的反馈和滚动必须符合物理。我们的大模型生成动画后，它本身就可以用物理方式在虚拟世界中仿真它。同样的方式，也可以用强化学习的方式去生成这个控制器，我可以在实际世界中这么做，因为这个逻辑是相通的。
泓君：但我有个问题。如果我们收集动画世界的数据来学习，我知道一个人从楼梯摔下后怎么弹、怎么滚的，只是看到现象并用这些数据训练大模型，能反馈，能模拟，但我们还是不知道力是多少。
就是我们说Scaling跟这个所有的大模型，都是黑盒模型。但是我们再把这个场景拉回到现实，我们要让机器人砸到或拿到一个东西，这个力的大小，我不知道需要通过反复调控计算得出，所以需要力的数据。其实人在现实生活中举杯子也不需要计算力，靠经验习惯和感知就好了。
我的总体意思就是，过去机器人研究包括力学反馈，都是用白盒方法，但现在模型用黑盒和一套更加经验主义的方法去做。
柴金祥：这就是为什么在泛化到现实世界时挑战很大，因为泛化涉及的因素太多，整个的过程中你要学力的控制的函数。
泓君：以前是要自己计算吗？
柴金祥：对，现在用强化学习，只要有足够多的数据跟它reward，它就能慢慢能够做。但问题是，我说的抓杯子只是个小例子，这个世界上有多少种情况？所以我希望将来有一个基座大模型，有足够多数据后，在特定场景下我能去调优这个模型，把它慢慢做好。
泓君：我听下来觉得，机器人领域这波最大进展是研究方式从白盒模型的研究，变成了黑盒模型的研究。从必须知道每个细节的受力点，靠计算和细节调配的研究，变成了端到端的模型，我们不知道内部是怎么运作的，但它可以工作。
柴金祥：是的，这条路确实打开了新局面。以前的时候，那套东西更多是显式的，那种方法肯定不能规模化，所以我们觉得做机器人太难了，怎么做也没有希望的那种感觉。
但是今天我作为一个外行，我觉得虽然很难，但长期来看是有希望的。这套方法在大语言模型和其他领域已经展示了能力。如果在机器人这个方向上，如果你有足够多数据，是有可能解决这个问题的，但中间会不会遇到意想不到的问题和低谷，我不知道。
泓君：看起来现在是刚找到一条新的路的那个兴奋感的时候，但结果能否收敛？能否持续看到效果？这中间肯定会有起起落落。
柴金祥：是的。
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