别只看ChatGPT!李飞飞指出AI下一个“长征”:机器人真正的战场在“触碰”物理世界
作者：微信文章AI到底是风口还是泡沫？这个问题几乎撕裂了整个科技圈。有人恐惧被替代，有人狂热地追逐风口，但很少有人能说清，AI的终局究竟是什么。
最近，斯坦福AI教母、ImageNet创始人李飞飞博士，在与LinkedIn创始人里德·霍夫曼的对谈中，给出了她的判断。她直言：“AI作为一项文明级别的技术，其长期价值并未被高估，甚至可能被低估。”
第一幕：“AI不是被高估，而是被低估了”
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访谈一开始，主持人里德·霍夫曼就抛出了一个最尖锐的问题：“AI是被过度炒作了，还是被低估了？尤其是在硅谷，几乎所有人都觉得它被低估了。您怎么看？”
李飞飞博士的回答，没有丝毫犹豫，但又充满了审慎。
“我必须小心回答这个问题，”她笑着说，“但我真心相信，AI是一项文明级别的技术。”
她解释道，这项技术的核心，是模拟甚至创造人类最根本的能力——思考与行动。从这个角度看，它的重要性怎么强调都不过分。
但真正让这个判断落地的，是她接下来的一个核心论断：
“AI就是新的计算（AI is the new computing）。……此时此刻，一个非常明显的事实是：有芯片的地方，就有计算；有计算的地方，就终将有人工智能。”
——李飞飞博士，2025年峰会
这个逻辑链条，瞬间将一个宏大的概念拉回了现实。她提醒我们，只需要看看今天的世界，从一个智能灯泡，到一辆自动驾驶汽车，再到一架飞机，芯片无处不在。芯片是计算的物理基石，而计算的终极形态之一，就是智能。
所以，从商业和应用的角度看，AI不是“会不会来”的问题，而是“什么时候、以何种形式”来的问题。 这为所有感到迷茫的个人和企业，提供了一个极其坚实的判断锚点：与其追逐稍纵即逝的热点，不如去关注那些正在被“计算”渗透和改造的行业，那里就是AI未来的战场。
第二幕：20年才跑通一台车，AI落地的残酷真相
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然而，宏大的愿景之下，李飞飞博士立刻话锋一转，展现了科学家严谨的一面。“谈到炒作（hype），我确实认为我们需要更细致入微地审视。”
为了说明这一点，她分享了自动驾驶汽车的案例。
“我们后台还在聊，从塞巴斯蒂安·斯隆（Sebastian Thrun，Google无人车之父）的第一辆自动驾驶汽车，在（几乎没有交通的）内华达沙漠里跑了130英里，到今天Waymo的汽车能在旧金山繁忙的街道上运行，这中间花了超过20年的时间。”
为什么这么慢？
有人可能会说，那是因为早期的软件技术不行，当时还处在“前深度学习时代”。李飞飞承认，深度学习确实极大地加速了自动驾驶的“大脑”发育。但她紧接着指出了一个更深层、也更容易被技术乐观派忽略的因素：
“我们别忘了，汽车产业，它整个的供应链、用户基础，已经建立了一百多年。这是一个极度成熟的商业模式、基础设施和制造体系。”
——李飞飞博士，解释技术落地面临的产业惯性
这段话的潜台词是：颠覆一个成熟的产业，技术突破只是第一步，真正的挑战在于与庞大而固化的现实世界进行漫长的磨合。 这包括了法规、安全、成本、用户习惯、产业链重构等一系列非技术问题。连汽车这种“在二维平面上移动，唯一要做的就是别碰到任何东西”的、最简单形式的机器人，尚且需要20年，更何况其他更复杂的领域？
这个案例，对于所有希望拥抱AI的企业决策者和创业者来说，是一个重要的提醒：在制定战略时，不仅要评估技术的先进性，更要评估产业的“成熟度”和“惯性”。这决定了你的产品从实验室走向市场，需要穿越的周期到底有多长。
第三幕：机器人，下一个“长征”
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在谈完汽车后，对话自然地延伸到了更广义的机器人（Robotics）领域。
当霍夫曼开玩笑说扫地机器人（Roombas）也是机器车时，李飞飞敏锐地抓住了这个对比，进一步阐述了挑战的量级。
“汽车本质上就是一个在二维平面上移动的方盒子，它的核心任务是‘别碰’，因为一碰你就完蛋了。”她解释道，“但机器人呢？机器人的全部意义，就在于‘触碰’物体，并且是以‘正确的方式’去触碰。”
从“别碰”到“正确地碰”，这一个词的差别，是维度级的提升。
“机器人是一个三维的机器，它的全部目标就是去触碰事物，并以正确的方式触碰。这（其中的挑战）是巨大的。所以我确信，机器人领域肯定还有一段漫长的旅程要走。”
——李飞飞博士，预判机器人技术的发展路径
这段分析，为我们揭示了物理世界AI应用的巨大难点和机遇。当软件世界的AI（如ChatGPT）已经展现出惊人能力时，能与物理世界进行复杂交互的“具身智能”（Embodied AI），其发展仍然处在非常早期的阶段。这意味着巨大的技术挑战，也意味着一旦突破，将开启一个比当前数字经济更庞大的市场。
对于寻找下一个“超级赛道”的投资者和创业者而言，李飞飞的这番话无疑指明了一个方向：关注那些致力于解决“物理交互”难题的公司和技术，尽管它们的道路会很漫长，但那里可能蕴藏着改变世界的终极机遇。
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