我觀察到機器人領域中的一個迷你莫拉維克悖論：對人類來說困難的體操，對機器人來說卻容易得多，而像烹飪、清潔和組裝這樣的「不性感」任務卻相對困難。這讓外行人產生了認知失調，「所以，機器人可以做跑酷和霹靂舞，但為什麼牠們不能照顧我的狗呢？」相信我，我的父母問過我這個問題的次數比你想的還要多…… 「機器人莫拉維克悖論」也造成了物理AI能力遠比實際更先進的錯覺。我並不是單獨針對Unitree，這適用於行業中所有最近的特技演示。這裡有一個簡單的測試：如果你在側翻機器人面前設置一面牆，它會全力撞上去，造成一場表演。因為它只是過度擬合那個單一的參考動作，對周圍環境毫無意識。 悖論存在的原因是：訓練一個「盲目體操運動員」比訓練一個能看見和操控的機器人要容易得多。前者可以完全在模擬中解決，並且可以零樣本轉移到現實世界，而後者則需要極其真實的渲染、接觸物理和混亂的現實物體動態——這些都無法很好地模擬。 想像一下，你可以不從互聯網訓練LLM，而是從一個純手工製作的文字控制遊戲中訓練。機器人學家們運氣不錯。我們恰好生活在一個加速物理引擎如此出色的世界中，以至於我們可以在幾乎沒有真實數據的情況下實現令人印象深刻的特技。但我們尚未發現通用靈巧性的同樣作弊代碼。 在那之前，我們仍然會被困惑的父母質疑。