昨晚和肖总聊了四个小时，讨论了很多未来具有视频聊天功能GPT可能带动的行业发展，以及未来AI生态的发展侧重点。肖总的一些观点我很受用，故此写下本文以作记录：

GPT可以为机器人赋予了思考能力，从而使得机器人可以不再仅限于特定的场景预设。简单来说，目前机器人是具有极强的场景针对性的，例如平时的扫地家用机器人，工厂的机器手。这些专能型机器人，为特定场景服务，本质上是结合特定场景预设实现的设计和优化。

但能不能跳出“场景预设”的思维模式，考虑一种新的交互模式：我们利用能够视频聊天的GPT充当机器人的大脑，让它直接指导机器人在现实世界进行交互？实际上我们人类做事时，脑子只负责规划，身体其实是负责执行的。举一个简单的例子，例如我今天要去实验室，脑子会告诉我走路到哪里，坐地铁就好了。在这个过程脑负责规划，身体负责看路和走路。

如果我们把场景换成一个扫地机器人，如果我们为扫地机器人搭载一个具有视频通话能力的GPT，那当他遇到扫不干净或者绕不出来的场景，机器人是不是能问问GPT：我哪里出现了问题，我该如何解决？当然，如果我们有了这个，我相信能力可以远不止如此，我们可以设想另外一个场景：你躺在卧室床上不想动，你的女朋友呼叫你帮她把床上的枕头送到客厅的沙发上给她。那怎么办呢？你是不是觉得这种情况下，你需要一条狗？把东西叼过去给她？

但是千万不要忘记了，你这时候是有个能听懂人话的gpt扫地机器人，那你这个时候是不是能把这只“扫地机器人”喊到你的床边，之后把枕头放到它的头上，让他带向客厅里大呼小叫的那位？其实不难发现，在这个过程中当让机器人搭载了GPT后，我们完全可以为GPT赋予了新的功能和可能。甚至如果我们确实有这样的“载物”需求，那么这个机器人是不是可以设计成又能载物，又能扫地的样子呢？实际上，从这个角度来看，就变成了新功能又推动了新需求的产生了。

当然发展机器人还有个更实际的原因。最近很多新闻都报道了GPT赖以发展的scaling laws已经要“撞墙”了。因为现有的互联网上的数据已经被GPT接近全部学完了，因此很难再通过增加训练数据量，提升GPT系列模型性能。

不过我们设想一个场景，如果我们让具有视频聊天功能的GPT搭载到一个人形机器人身上，让它在真实世界进行探索和学习。那有没有一种可能，这些机器人在真实世界中获取的一些数据，它可以用来为GPT创造更多可供学习的现实世界数据！那更进一步说，有没有一种可能，学习了海量现实世界数据的机器人GPT，有没有可能会成为一个更加具有现实生活细腻感的真实世界的机器人呢，出现一个专属于机器人的GPT时刻呢？

或许真到那天，我的衣服真的可以让机器人GPT帮我洗了，而不用为每3天就得洗一次衣服而困扰了！