这两年，生成式 AI 的迅猛发展让我们对普通智力工作的未来充满担忧。无论是编程、文学艺术创作，还是各类文职岗位，AI 是否会取代人类，成了热议话题。然而，AI 在体力劳动领域的变革或许更加剧烈，甚至可能迅速颠覆整个行业。
通用人形机器人公司 Figure AI 的投资人 Chris Camillo 预测，到 2025 年，人形机器人将正式进入工厂，承担体力劳动。虽然初期规模不大，仍需通过不断学习来应对各种特殊情况，但它们会率先在受控环境中运行，并逐步提升工作效率，最终达到甚至超越人类 120%-150% 的工作速度。
除了效率的提升，这些机器人不会像人类一样朝九晚五，而是能够每天运行 23 小时以上。尽管目前电池续航约为四小时，但通过热插拔电池和可充电方案，机器人可以实现不间断运作。不同公司在这一技术上采取了不同的路径，但机器人全天候工作的趋势已经不可逆转。
Chris 还强调，这场变革并非遥远的未来，而是即将发生的现实。他坦言，虽然马斯克的预测有时略显夸张，但关于人形机器人的愿景并非空谈，而是在一点点变成现实。
过去，这些场景或许只是科幻电影中的想象，但如今，它们真的要来了！
MIT 本科生 Kelly Zhang 利用 fMRI 信号实现脑内画面实时视频生成。她基于视觉皮层与深度神经网络的结构相似性，结合 Vision Transformer 提取特征、Latent Diffusion Model 还原图像及 Stable Diffusion 生成视频，成功将大脑活动转化为可视内容。该技术虽处早期且细节有待提升，但在 PTSD 治疗、失语沟通及痴呆症辅助等领域具广阔前景。其突破关键在于跨学科知识融合，打破了传统科研的领域壁垒，为未来科研方法提供了新启示。
Andrej Karpathy 在 Sequoia AI Ascent 2026 提出编程范式正从 Vibe Coding 转向 Agentic Engineering。核心变化在于工作重心从编写代码转为编排智能体，要求开发者具备系统设计与审查能力。演讲强调需警惕"80%问题”，即利用 AI 快速完成基础工作后，必须依靠人类经验处理安全、架构等剩余难点。这一转变意味着理解力将比编码能力更稀缺，对开发者、管理者及创业者重新定义产品与团队角色具有关键指导意义。
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