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乐享以太大模型，让中国具身智能坐上定义席
摘要
从“预测”到“求解”：乐享以太大模型重塑 Physical AI 解题范式。 作者丨幸丽娟 编辑丨董子博 具身智能行业一直在等一个 ChatGPT 时刻。但这个时刻，未必长得像 ChatGPT。决定这个时刻的，不是机器人会聊天，也不是机器人学会了几个动作，而是在不确定环境里，机器人能不能自主思考、判断和执行，在无序的事件中，持续完成任务。过去两年，行业积累的几乎全是“能力上限”的展示：选好场景、选好时机、反复调试，再拍出一条完美的Demo。上限可以“被编辑”出来展示。真实效果如何，却少有人敢公开测。但机器人真正进入现实世界，考验的不只是最好时能做到什么，更是环境不断变化时，它还能不能把事情做下去。9 月 16 日傍晚。上海闵行一家烧烤店门口，乐享科技让两台机器人摆起了烧烤摊。接下来近一个小时，它们要接单、烤串、上菜。这场直播的规则，测的正是机器人在这种真实环境里的应变能力。没有剪辑，没有遥控，没有预设脚本。更绝的是，观众可以实时干预：随机出题，自由改造场地布局，随手改道具摆放位置，临时打断正在进行的任务并追加需求。现场 3 桌、6 名顾客的主线任务，就是“干扰”，看机器人能不能像人一样自己“圆场子”。而就在不久前，这家公司刚刚站在了一场舆论风暴的中心。故事线是这样的：7 月，乐享上线以太大模型官网并公开完整技术路线；8月26日，一段机器人协作收拾房间的10分钟一镜到底 Demo，在具身圈传开。9 月 3 日，OpenAI 上线 GPT-6 Astra 官网；三天后，首席科学家 Jakub Pachocki 发表万字长文《异星心智》。9 月 10 日，乐享创始人郭人杰发文，三问 OpenAI：技术理念为何高度重合？概念表述为何如出一辙？官网设计为何似曾相识？他称对方“像素级搬运”“直接蒸馏”，并称法律团队已启动程序。舆论随之分成两派。一派说这是硬实力，另一派说这是“蹭热度”、“demo造假”。面对这些质疑声，乐享决定让搭载以太大模型的机器人自己上场回应。于是，这场户外烧烤直播来了。被推到台前的，还有一组更根本的追问：当计划被打破、条件被临时改写、任务被中途打断，机器人还能不能重新收敛到目标？如果能，又凭什么能？乐享敢把场子开放出来，就是因为以太大模型的架构从一开始就不是为“把预设流程跑完”设计的。这一点，在近一个小时的直播里看得最清楚。01开放环境直播：一次可被干扰的硬核测试炉子支起来，名为“二爷”和“五弟”的两台机器人各就各位。一台点单送餐，一台负责守炉。整条任务链是：接单、分析顾客需求、勘探场地、分拣食材和工具、烤制、动态翻面控温、成品整理、送餐归位。为了证明现场没有遥操，创始人郭人杰把摄像机带进后厨，翻转镜头拍现场人员，又掀开背景幕布，展示那个唯一能藏人的小房间——里面各种食材厨具堆得到处都是，完全没有人遥操的空间。他在开场直言直播的仓促：“我们周日才跟烧烤店老板聊好，花几万块钱租下这块场地。”然后，机器人的五项核心能力在这场直播中，被反复测试：主动感知。服务机器人在完成点单、将需求传递给烧烤机器人后，会注意顾客的等餐时间，当感知到顾客等候较久，会主动上前询问出餐进度。更细致的一个瞬间是：在没有人开口要求的情况下，它想到吃烧烤的顾客会需要纸巾，主动把纸巾送了过去。多模态理解。有顾客在点单时临时提出“少放辣”。这个需求首先以语言形式