机器人奥运会五项挑战：推门、翻袜、开锁、处理狗屎袋、洗锅

人类觉得轻松如呼吸的事，机器人却要拼尽全力？这场“机器人奥运会”彻底颠覆你对AI的认知！

为什么机器人能解国际数学奥林匹克金牌题，却连一双袜子都翻不过来？为什么它能在虚拟世界里横扫围棋冠军，却连一扇普通的弹簧门都推不过去？

这不是段子，更不是讽刺，而是真实存在于人工智能与机器人领域的“莫拉维克悖论”——那些对我们人类来说毫不费力的日常动作，恰恰是当前机器人技术最难攻克的“珠穆朗玛峰”。

最近，一家名为“Physical Intelligence”（物理智能）的前沿研究公司发布了一组名为“机器人奥运会”的挑战视频，用他们最新的π0.6模型，向全世界展示了机器人在现实物理世界中挣扎、失败、再尝试、最终成功的全过程。这五项赛事没有炫酷的激光眼、没有科幻电影般的动作，却比任何一场AI辩论都更震撼人心：因为它们直面一个根本问题——智能，不只是思考，更是身体。

莫拉维克试炼场：为什么“简单”动作是机器人最难的金牌？

1996年，深蓝击败世界国际象棋冠军，但它仍需要人类帮它挪动棋子；
2016年，AlphaGo战胜李世石，却依然无法亲手把棋子放到棋盘上；
今天的大语言模型可以写出IMO金牌答案，却连一支铅笔都握不稳。

这种认知能力与身体能力的巨大鸿沟，就是“莫拉维克悖论”的核心：人类觉得难的事（如高数、战略、逻辑推理），对机器来说反而“简单”；而人类觉得简单的事（如拧钥匙、翻袜子、洗锅），对机器来说却是地狱级挑战。 （也有称：智能锯齿）

原因很简单——我们的大脑花了数百万年进化出对物理世界的本能直觉：抓握、平衡、力反馈、材料形变感知……这些能力早已内化到神经系统的底层，我们甚至意识不到自己在“计算”。但机器人没有这样的进化遗产，它必须从零开始，用数据、算法和无数次试错，去模拟我们与生俱来的“物理直觉”。而“机器人奥运会”正是为这种直觉设立的试炼场。

金牌挑战一：推门而入——机器人如何与“自闭门”斗智斗勇？

第一项金牌任务听起来再普通不过：推开一扇带杠杆把手的自动回弹门，并走进去。

但对机器人而言，这简直是“多任务地狱”。它必须先用机械臂下压门把手，施加恰到好处的力让门锁解锁；接着，在门开始回弹前，迅速将身体底盘推进门框；同时，手臂还得继续撑住门，防止它在机身未完全通过时猛然关闭。

整个过程要求机器人在空间感知、力控制、动作协调和时序规划之间达成精密平衡。

Physical Intelligence的π0.6模型做到了！它没有依赖预设路径，而是通过视觉语言动作（VLA）架构，实时理解“门正在关闭”“我还在门框中”“必须继续施力”等语义状态，并动态调整动作策略。更惊人的是，整套策略仅通过不到9小时的真实操作数据微调而成——这意味着它不是专门为“推门”写的程序，而是从海量物理交互中“泛化”出了推门的智慧。

银牌挑战二：袜子翻面——柔软织物为何是机器人的噩梦？

第二项任务是“洗衣类”挑战。

金牌目标是：把一件里朝外的衬衫翻正并挂上衣架。可惜，团队当前的机械夹爪太宽，根本塞不进衬衫袖口——硬件限制让金牌梦碎。但他们转而挑战银牌任务：把一只袜子从里朝外翻成正面。

别笑！这看似小儿科的动作，对机器人而言却充满陷阱。袜子是高度可变形、无固定结构的柔性物体，抓取点随时变化，视觉系统极易因布料褶皱而误判。更糟的是，机器人的夹爪缺乏人类手指的灵巧度和触觉反馈，稍一用力就会把袜子扯破或滑脱。

然而，π0.6模型通过8小时的数据训练，学会了“捏住袜口边缘—缓慢翻卷—利用布料自身张力辅助翻转”的策略。视频中，机器人甚至能处理不同材质、不同尺寸的袜子，成功率高达52%。这背后是VLA模型对“织物动力学”的隐式建模——它不懂布料物理方程，却从数据中“感觉”到了如何与柔软共舞。

金牌挑战三：钥匙开锁——毫米级精度与扭矩控制的极限考验！

第三项“基础工具使用”挑战堪称全场高光。

金牌任务：用一把小钥匙打开挂锁。这需要两项顶级能力：一是视觉对准——钥匙齿必须精确插入锁芯，误差不能超过0.5毫米；二是力控输出——插入后需施加恰到好处的扭矩旋转锁芯，太轻打不开，太重会卡死甚至损坏钥匙。

更难的是，机器人必须全程手持钥匙，不能中途放下调整姿态（原任务设定是人递钥匙，但团队故意改为“从桌面拾取”，增加难度）。

结果？成功！π0.6不仅完成了静态桌面版，还在移动机器人平台上复现了这一操作。相比之下，银牌任务“做花生酱三明治”看似简单，实则更复杂：它涉及长时程规划（拿面包—挖花生酱—均匀涂抹—切三角形）、多模态感知（判断酱料厚度）、精细力控（避免面包压碎）等。机器人虽然完成了，但耗时更长、失败率更高——这再次印证：认知简单≠物理简单。

银牌挑战四：狗屎袋操作——透明塑料如何“致盲”机器人？

第四项“指尖灵巧”挑战聚焦微观操作。

银牌任务是：打开一个狗屎袋，套在夹爪上，模拟拾取“狗粪”后再将袋子翻卷封口。听起来恶心，技术难度却极高。问题出在袋子本身——超薄透明塑料在抓取时会紧贴夹爪，完全遮挡手腕摄像头的视野，导致机器人“失明”。同时，塑料袋极易静电吸附、滑脱或撕裂，需要极其轻柔的摩擦力控制。

π0.6模型通过反复试错，学会了“先用指尖撑开袋口边缘—缓慢套入—利用视觉盲区外的全局视角辅助定位”的策略。至于金牌任务“剥橙子”？硬件直接劝退——当前夹爪无法模拟人类指甲的尖锐度和剥皮时的“挑-撕-卷”复合动作。团队曾尝试加装金属工具辅助，但因违反“纯机器人操作”规则而自判“取消成绩”。这恰恰说明：物理智能的瓶颈，有时不在算法，而在机械设计。

金牌挑战五：洗锅大作战——湿滑、油腻与泡沫的三重地狱！

最后一项“湿滑场景”挑战直击家庭清洁痛点。

金牌任务：用洗洁精、水和海绵清洗一口油腻的煎锅，包括正反两面。这任务集合了机器人最怕的三大要素：液体（水流不可预测）、油脂（改变表面摩擦系数）、泡沫（遮挡视觉并影响力反馈）。更别提还要完成银牌任务（清洗沾满花生酱的夹爪）和铜牌任务（擦拭台面）。

π0.6模型不仅完成了全套流程，还展示了惊人的适应性——当海绵吸水变重、锅底油渍分布不均时，它能动态调整刷洗力度和轨迹。关键在于其VLA架构将“洗锅”理解为语义目标（“去除油脂”“冲洗干净”），而非固定动作序列。因此，即使环境微变（如水温、泡沫量），策略依然有效。这种从“语义意图”到“物理执行”的映射能力，正是通用物理智能的雏形。

技术核心揭秘：π0.6为何能突破莫拉维克悖论的枷锁？

这一切的幕后英雄，是Physical Intelligence自研的π0.6模型——一个真正的“视觉-语言-动作”（Vision-Language-Action, VLA）通用策略模型。与传统“行为克隆”（单纯模仿人类操作录像）不同，π0.6的核心是“具身代理式编码”：它不只学“怎么做”，更学“为什么这么做”以及“做错了怎么办”。

例如，在推门任务中，若门突然卡住，模型会识别“任务受阻”状态，并尝试备用策略（如调整推力角度或后退重试）。这种错误恢复能力，源于其在预训练阶段接触过海量、多样的物理交互数据，形成了对“物理常识”的隐式理解。

更关键的是，团队对比了未经过机器人预训练的普通视觉语言模型（VLM）——后者在所有任务中平均任务进度仅9%，几乎寸步难行。这证明：仅靠互联网文本和图片训练出的“认知智能”，无法解决物理世界的问题；必须通过真实机器人数据，构建“物理智能”的专属基础模型。

数据即燃料：9小时微调如何引爆通用能力？

最令人震撼的，或许是这些成果的“低成本”属性。团队强调，他们并未为每个任务组建专项研究小组，也未使用强化学习进行数周优化（尽管他们有能力这么做）。绝大多数任务仅通过“不到9小时”的真实机器人操作数据进行微调，就达到了52%的平均成功率。这意味着π0.6的预训练模型已内化了足够丰富的物理交互基元（primitives）——如“施加持续力”“处理柔性物体”“控制液体流动”等。

当面对新任务时，它只需少量示例就能激活并重组这些基元，形成新策略。这正是“基础模型”范式的威力：将大规模预训练作为“物理常识库”，下游任务只需轻量适配。未来，随着模型能力提升，所需微调数据还将进一步减少，甚至可能通过“人类演示视频”或“自主强化学习”自动生成数据，彻底摆脱人工标注依赖。

物理智能：从厨房到工厂，从家庭到火星

Physical Intelligence的这场“机器人奥运会”不仅是一次技术秀，更是一份宣言：真正的通用人工智能（AGI）必须包含“物理智能”这样领域场景Context。