协作不到一年，人形机器人独角兽Figure AI创始人兼首席履行官 Brett Adcock 就于日前在 X 上发文，宣告停止与OpenAl的协作协议，并表明：“Figure在彻底自主研制的端到端机器人AI方面获得重大突破，咱们很快乐在接下来的30天内向你展现一些从未在人形机器人上见过的东西。”
2024年2月底，估值到达26亿美元的Figure AI宣告与OpenAI协作开发面向人形机器人的下一代AI模型，OpenAI将结合本身研讨与Figure AI在机器人软硬件方面的深化了解，协助Figure AI的人形机器人进步处理和推理言语的才能。
然而在1月31日，OpenAI向美国专利商标局（USPTO）提交了一份触及人形机器人的商标请求。而在上一年11月，OpenAI还被曝正在重建曾在2020年闭幕的机器人团队。因而二者协作的决裂并不难了解。
OpenAI的“拧巴”
作为一家AI研讨和布置公司，OpenAI对具身智能也保持着高度重视，除了与Figure AI的协作，还出资了具身智能草创企业1X和Physical Intelligence。
据了解，1X是一家总部坐落挪威的实体机器人公司，首要使用于家庭场景，1X最新一代NEO产品已在欧洲和美国进行落地验证，比较前期EVE版别的轮足机器人，NEO双足人形机器人产品完成度更高。经过结合OpenAI的多模态大模型，让其在杂乱的家庭场景下，具有了必定的泛化操作才能。
而Physical Intelligence则专心于研制可以驱动多功能机器人的人工智能（AI）模型和算法，致力于在实体国际中完成相似于ChatGPT在数字国际中所做到的革新。经过结合先进的AI技能和机器人硬件，Physical Intelligence旨在创造出可以自主学习、习惯各种环境并履行杂乱使命的智能机器人。
此前，有剖析人士对此表明了忧虑，一方面，硬件制作与软件开发之间存在显着差异，怎么有用整合软硬件资源，完成技能上的无缝对接，是OpenAI需求面临的重要应战；另一方面，OpenAI便是出资者，又是参与者，未来怎么定位自己是一个需求考虑的问题。假如进军人形机器人本体研制，那么OpenAI与协作伙伴之间将处于既竞赛又协作的对立联系。
o1虽好，但运用本钱昂扬
从上个月开端，我国 AI 创业公司 DeepSeek 推出的 R1 模型抢走了 o1 的风头。R1 是一个高效的开源推理模型，全球任何人都可以免费获取、从头练习和定制，还可以在 DeepSeek 的网站和手机使用上免费运用。
DeepSeek R1 选用宽松的 MIT 答应协议，供给免费的使用和网站服务，并敞开代码招供修正，这导致其在顾客和企业商场敏捷走红。就连 OpenAI 的出资方微柔和 Anthropic 的支持者亚马逊也急于将其变体引进自家云商场。AI 查找公司 Perplexity 也敏捷为用户添加了 R1 的变体版别。
微软1月30日发文宣告DeepSeek R1现已在Azure AI Foundry和GitHub上供给。微软CEO纳德拉在近来的财报电话会议上表明，DeepSeek-R1模型现在已可经过微软的AI渠道Azure AI Foundry和GitHub获取，而且很快就能在微软布局的Copilot+PC上运转。
2月1日，OpenAI推出了 o3-mini，这是其新一代”推理器”系列的第二款模型。o3-mini 现已在 ChatGPT (包含免费版) 和 OpenAI 的 API 上线，比此前的高端模型 o1 及其精简版 o1-mini 更廉价、更快、功能更强。
OpenAI 在上一年年末推出的 o3模型被以为是其最强壮的人工智能产品，但其运转本钱极端昂扬，单次使命费用超越1000美元。即使是低核算版别的 o3，其在基准测验中得分到达了76%，但每个使命的本钱也到达了约20美元，尽管相对而言仍算是个相对廉价的挑选，但与其前代产品比较依然贵了好几倍。
据悉，DeepSeek-R1的API定价低至每百万tokens输入1元，仅为OpenAI的3%。交际渠道X的用户Shubham Saboo称：“DeepSeek R1 100%开源，比OpenAI o1廉价96.4%，一起供给相似的功能。OpenAI o1每1M输出Token为60美元，而DeepSeek R1每1M输出Token为2.19 美元。具有200美元ChatGPT订阅的人，请细心考虑一下。”DeepSeek R1的性价比引发了人们对OpenAI出资回报率的置疑。
具身智能终究需求怎样的大模型
斯坦福大学核算机科学教授李飞飞曾指出，具身智能是 AI 范畴的下一个“北极星问题”之一，它可以在虚拟国际中勘探和改动本身环境，与周围环境交互，学习杂乱的类人使命。
而具身智能的完成，中心就在于大模型。此前，冷艳露脸的Figure 02，其语音交互才能是根据OpenAI为其定制的大模型完成的。协作突然决裂，必定有迹可循。
据TechCrunch报导，Figure AI创始人兼首席履行官 Brett Adcock表明，协作的要害问题在于整合。OpenAI是一家规划巨大的公司，具有巨大的业务范围和相应的智能模型。将人工智能嵌入机器人等实体的具身智能并非这家ChatGPT制作商的重视要点。Adcock以为，正确的处理方案是树立一个端到端的人工智能模型，为特定硬件供给动力。“咱们发现，要在实际国际中大规划处理具身智能，有必要笔直整合机器人AI。”Adcock表明，“咱们不能外包人工智能，就像咱们不能外包硬件相同。”
据了解，完成具身智能有两种途径，一种是分层决议计划，另一种是端到端的神经网络体系。Figure AI在与OpenAI协作时选用的是前者，经过不同的神经网络协作，去进步体系的灵活性和实时呼应才能。
而端到端架构则经过单一神经网络，将输入使命直接映射为操控信号，构成从输入到输出的无缝衔接。但这种形式需求经过海量数据驱动。
2024年6月，智元机器人决议研制机器人具身智能大模型。为了进步机器人的泛化才能，并习惯杂乱的环境，智元机器人创始人彭志辉曾估计在2024年下半年智元会有百台以上自在布置机器人专门用来做端到端的数据收集，一起，AIDEA渠道也计划在同年第四季度对外上线。
乐聚机器人董事长冷晓琨告知动点科技记者：“分层决议计划和端到端模型在具身智能的完成中各有优势，未来或许会出现交融开展的趋势。抱负情况下，合理的分层决议计划模型应该愈加节能高效。就跟人相同，大脑不应该将算力糟蹋在核算低层级的运动操控反应或肌肉关节层面的运动盯梢上。算力耗费等同于动力，因而防止不必要的核算非常要害。咱们忧虑的是，不恰当的分层解耦或许会在信息传输过程中形成约束，导致模型泛化才能缺乏。但这仅仅分层规划缺点的问题，所以现在咱们还不会去做直接的端到端。”
