机器人行业或许正迎来自己的“ChatGPT时刻”。据TechCrunch当地时间8日报道，机器人AI初创公司General Intuition表示，当前围绕单一机型、单一场景分别开发AI模型的路径，长期来看可能被通用基础模型取代。

General Intuition认为，未来机器人产业的竞争力，未必只取决于硬件制造能力，更可能由“物理AI基础模型”的构建能力决定。也就是说，行业重心有望从为单台机器人反复做定制化开发，转向可在不同机器人之间复用的通用模型。

在技术路径上，General Intuition并未把重点放在大规模采集真实机器人数据上，而是主张以高质量数据训练模型，让其学习人类对空间、时间、运动和交互的直觉，再将这种能力迁移到真实机器人系统中。

General Intuition首席执行官Pim de Witte表示，当前行业仍将大量资源投入到特定环境、特定任务、特定机器人的定制化AI开发中；一旦通用模型路线跑通，这类工作中的相当一部分都可能变成重复投入。

基于这一思路，General Intuition使用了数百万小时的游戏行为数据训练模型。公司称，这类数据记录了玩家在不同情境下的操作选择，可用于提升模型对空间与时间的推理能力。

Pim de Witte与主要投资人Vinod Khosla认为，这类行为数据是帮助机器人理解现实世界、形成基础直觉的关键。

在完成基础训练后，General Intuition再将模型迁移到真实机器人上。根据该公司公开演示，通用模型仅用8分钟真实机器人数据完成微调后，便可对四足机器人进行控制。演示中，机器人无需额外配备激光雷达（LiDAR）或其他特殊传感器，仅依靠前置摄像头，便可在办公室环境中移动。

公司还表示，即便在有人穿行、物体持续变化的环境下，机器人也能在无需额外训练的情况下直接运行，显示出“零样本”能力。

Pim de Witte称，“模型的泛化能力本身就是产品。”在他看来，只要模型具备对空间与时间的基础推理能力，企业就不必再采集数十万小时的真实机器人数据，“几分钟的数据就够了”。

资本市场也开始押注这一方向。General Intuition近期以23亿美元估值完成3.2亿美元融资，计划将资金重点投入物理AI基础模型研发，而非机器人制造本身。

在商业模式上，General Intuition也与传统机器人厂商有所不同。公司并不以销售自有的人形机器人或工业机器人为目标，而是希望成为平台型企业，向其他机器人公司提供可复用的AI基础模型。

Pim de Witte表示，公司无意亲自下场造自动驾驶汽车，而是希望把“让其他公司去做自动驾驶”这件事变得容易10倍。

业界认为，这一路线意味着机器人产业的竞争重心，可能从硬件进一步转向软件、数据与模型能力。不过，General Intuition的模型能否在不同厂商、不同机器人形态以及真实工业现场持续验证同等水平的泛化能力，仍将是后续的关键考验。