在大模型引发的新一轮热潮之下，对话、写诗、作画已经不再是大模型的全部。在刚刚过去的上海人工智能大会（WAIC）上，中国工程院院士邬贺铨表示：现在需要深入思考大模型的应用方向，将大模型切实投入城市发展、金融科技、生物医药、工业制造、科学研究等领域。“也需要专业的企业和组织加速其在实体产业落地，为产业刚需带来实实在在的价值，真正大规模服务社会。”
而作为国民经济的主体，制造业是工业产业的基础。“AI大模型要加强制造业‘技术、产业、应用’的进一步融合，研发面向制造业的AI大模型技术，推动我国制造业数字化转型与智能化升级，进而为实现我国迈入制造强国的伟大战略目标作出新的重大贡献。”中国工程院院士李伯虎说。
在此背景下，许多公司都在基于自己的技术基础，寻求跨界赋能。据「市界」了解，“比起竞争激烈的虚拟人业务”，网易把更多目光投向了更能“改造实业”的制造业领域。
在浙江省平台经济高质量发展大会上，网易CEO丁磊表示：用最快的速度探索AI大模型的创新、应用，是网易的首要任务。
据了解，网易AI大模型正在加速覆盖百余个产业应用场景。在加速创新应用的同时，网易“伏羲”有灵众包平台今年还将为10万人提供AI新职业，包含挖掘机远程驾驶员、AI绘画师、AI表情绑定师等人机协作的就业岗位。平台还会根据求职者的用户画像，提供针对性的培训，帮助他们实现能力和收入的提升。
网易伏羲实验室负责人范长杰在不久前的人工智能大会上也表示，在AI发展的过程中，人不会被AI所替代， 而是可以从执行者变成任务的组织者或定义者，并有机会去做更多自由有趣的工作。伏羲基于自研的AOP（Agent-Oriented-Programming，面向智能体编程） 技术将人和机器统一抽象为智能体，提供统一范式的接口和建模方式，以群体智能人机协作的众包方式在数字孪生环境中完成任务，通过自动数据闭环降低数据获取成本，并通过 AOP 把困难复杂高算力任务分拆成子任务，使大模型的算力成本大幅下降。
2021年，网易伏羲成立了机器人部门。如果说“伏羲”承载着探索前沿科技的“顶天”期待，那机器人部门就是要“落地”，探索如何把前沿探索赋能到实体产业，帮助解决真正的问题。
这一次在网易新展台上，经由网易伏羲工程机器人团队花费了4个月开发的“装载机”展出。该无人装载机器人由网易伏羲和中建八局联合研发，基于拌和站场景研发的高智能化、全自动化的一款主力工程机械，一方面，采用了无人驾驶技术，实现环境感知、路径规划、主动避障、自主作业、自动监控与提醒等自动化功能。另一方面，利用数字孪生技术，搭建搅拌站智能系统，系统能利用大数据平台的综合数据分析，自主择优为站内装载机分发任务、实现装载机作业路径的智能规划执行。
“装载场景一般在室内，更固定，因而商业应用可能性更大。”网易伏羲工程机器人团队的产品负责人杨新伟对「市界」说。作为“无人装载机”背后的“总工程师”，以下是「市界」与他的对话实录：
Q：为何网易会涉足无人装载机，源头在哪儿？为什么网易不做看起来更“性感”一些的事情？
A：2021年，人工智能的突飞猛进，团队便判断机器人的硬件本体也会到达一个临界点，趋向于成熟。我们当时就在思考，要去做什么样的机器人？怎么做？切入哪个场景？当时有人提议可以去做挖掘机，采摘机等等。
最后为什么选择了挖掘机？第一，国家层面提出了一个挖掘机指数，是指用挖掘机的开工小时、开工率来判断一个国家的基建程度，经济发展水平，可见挖掘机的重要程度。第二，挖掘机有挖斗，小臂，大臂，其实跟机械臂很像，也很像一个机器人。把挖掘机类比成机器人，它所面临的场景是最复杂的。如果我们的 AI 能力能在挖掘机上起到帮助，其他的机械从理论上来说只会比挖掘机简单。因此就选择了一个最复杂、也最具有挑战的作为开端。
那今年为何又进一步推出装载机呢？一个是因为市场需求。
去年12月，我们跟中建八局签约后，拓展出了新的场景。他们反馈，现在招工难，成本高。因为现场灰尘大、需要三班倒，工地上都是 40 岁以上的人，年轻人不愿来。二是因为有了去年挖掘机的积累，加上我们又做了一个超大规模的预训练平台，基于此推出了 AOP 面向智能体的编程。有了这套范式后，此前无人挖掘机上的 AI 能力，包括游戏积累的 AI 能力，都能被抽象到平台上。基于这个平台和此前挖掘机上积累的工业模型，去做迁移，第一个场景便出现在了无人装载机上。
后续不止无人装载机，还会有推土机、压路机、塔吊等等。很多主机厂要跟我们合作。这些工程机械都可以直接复用现有的工业模型，包括对液压的转移模型、运动控制的模型、感知识别的模型。
这都是缘于我们过去在游戏里面积累了大量的数据、模型的经验。如果没有那些积累，从零开始做非常难。行业中有些伙伴卡在某个具体的技术难点，还是在用传统的思路去解决。如果没有用到很强的 AI 能力，实现的效率就无法满足真正的生产应用。
Q：网易的游戏能力具体是怎样迁移到工程机械上的？
A：一个是数字孪生。在真正开始去做研发的之前，我们做了整个挖掘机的数字孪生，这个能力就是从游戏迁移过来的，也可以理解为游戏化仿真。
在摸到真机之前，我们都是先在数字孪生的仿真环境里去做训练，学习在不同光线情况下它对物料的识别。在仿真环境下，也能通过摄像头去感知，物料怎么识别，卡车怎么识别，路径怎么规划，导航怎么避障等等。基础的算法都是在仿真环境下预演了百分之八九十，基本没什么大问题了才去摸真实的机器。因为真实的机器需要真实的场地，需要烧油，需要真人去维护，需要去现场，成本太高。那现在就基于我们自研的游戏引擎，去做环境仿真。
对机械来说，挖一勺沙子，跟挖一勺石头，感受是不一样的。我们去做一些精准化的仿真，帮我们去做精准化的模拟，这些数据的收集，再进一步的去反馈到我们的模型就可以变得更成熟。
其次是挖掘机的一些控制能力，传统的挖掘机是你要控制它的大臂、小臂，是要用两只手去操作，那在这个过程中我们从《永劫无间》里面去提取出来一个模仿框架。《永劫无间》是一个战斗竞技类的游戏，有玩家大量的操作数据，我们用那些操作数据训练出来一个仿真对战机器人。
它有很多的数据，输入的数据，用户输入的数据，用的是我们统一的一个编程框架，叫AOP，全称是面向智能体编程。人是智能体，机器也是智能体，游戏的角色也是智能体。在游戏对战环境中，这个角色看到了什么？感知到周围的环境是什么对手，出的是什么招？基于这个认知应该怎么去做一个决策？我应该释放什么样的招来挡你？那挡了之后会有一个函数，会变成基于一个自发学习的结果。基于这套在游戏里面的自学习框架，我们迁移到挖掘机上。
那对挖掘机也是一样的，我看到了这块石头，要挖，从哪里挖？也是有一个学习和认知的过程。那挖完之后，有几种不同的挖土的方式，直接平挖，还是先往下铲，再往上提，平往后铲？整个这个挖掘的过程，我们也是学习老师傅的数据，让真实的师傅去开我们的挖掘机，在不同的场景下去做了一些数据收集操作的数据。
去年做了挖掘机之后，能力集中在两点。一个是液压模型的学习。所有的工程机械都是液压驱动的，不是电驱的，针对液压模型去做分析。因为不同型号、不同分位、不同年限、不同厂家，它的液压都是不一样的，甚至每一台的也不一样的，因为每一台机器它的工况，它能负载，它的作业的情况，损耗的情况不一样，而且损耗会随着时间也会有变化。那我们就针对不同的机器做了一个液压模型的学习。第二是针对它的运动控制去做了一个学习，它怎么挖，怎么识别，卡车怎么识别，料斗怎么识别，说这铲料点等等，另外就是物料的视觉感知。这些能力做完后，我们就可以四个月的时间又推出一个无人装载机。
要实现彻底无人，数据量会需要更大，训练时训练周期、训练成本也会更大。因为感知到的数据不是说像 GPT 那种文本类的数据，它的数据，摄像头的数据，双目的数据，激光的数据，四周环境感知的数据非常复杂。
Q：从无人挖掘机到无人装载机，能力迁移的难点是什么？
A：无人装载机做了4 个月。但实际上整体的能力迁移大概只用 5 天，液压、运动控制、视觉感知这些都能很快适配好。
真正的难点在于，每一台机器它具体的业务场景，比如新增的料堆的识别，料斗的识别，一些特定场景的训练，这些都是需要单独收集数据，单独进行标注。因此，我们还有一个众包平台，把标注工作外包出去，像残障人士、全职妈妈、学生都可以远程手机去标注，用人的能力来弥补 AI 的不足。因为对于机器而言，从挖掘机迁移到装载机，再到以后的压路机，面对的场景不一样。
过去的模型在无人装载机上没有见过装载场景下的料堆，挖掘场景下的石头，是跟搅拌站的石头、碎石、沙子是不一样的。
所以需要针对特定场景下的一些数据进行标注，学习，形成一个数据闭环，再进一步反馈到大模型上，之后再去调用我们的模型，就可以有一个很好的应用。所以花了两个多月的时间在数据的收集和数据标注上。
Q：建筑机器人可以替代人类去做一些危险性、有潜在伤害性的工作，但前期投入研发成本都比较高，你们是怎么考虑投入产出比的？
A：这个事情我们跟中建八局测算过，可以节省 75% 的人力成本。原来至少需要 4 - 6 个人，现在只需要一个人。比如一个装载机师傅，工资是1万块/月，要三班倒，一个搅拌站至少有两台装载机的话， 6 个师傅，一年至少 60 万。那用上无人装载机后，换成一个普通的人，只需要看着监控，装载机不出错，大部分情况不需要人工去介入。它是完全可以满足生产的效率。
而且，可以吸引年轻人去工地。去工地干的活更轻松了，除了看监控，还可以同时做点别的工作。一个人可以干两份、三份工作，会诞生出新的工作，不再局限于只能坐在装载机本体上去干活。
如果智能工程机械能普及开的话，硬件成本会降低，也会减少矿难等令人心痛的事情发生。
另一方面，我们核心是能够输出一套标准的技术，并不是去造机器。
Q：除了国内市场，海外还有可拓展的空间吗？
A：海外需求量更大。澳洲的合作伙伴告诉我们，那边的场景人力成本会更高。他们有的地势陡峭，是需要专门开小型飞机接送挖掘机师傅，师傅工资也贼高，温度超过多少度就不干活。
我们尝试过从澳大利亚让他们远程控制杭州的挖掘机，是可以行得通的。那以后，中国师傅也可以开澳大利亚的挖掘机，即使有时差，可以让别的国家的人去开着那台挖掘机，大家永远白天工作，只要有 5G 的网络就可以实现，一个人还可以开多台。
而且澳洲政府是对这种智能采掘设备是有补贴的。国内目前对这方面还没有大量的补贴，如果能像新能源一样也对这种智能化设备有补贴的话，可能会进一步的去促进这个市场发展。
Q：你们后续的规划是怎样的？
A：我们更倾向于说合作伙伴可以自己来（提需求），因为每一个场景其实差异性都非常大，我们对每一个场景的理解和学习也都需要时间。但很多合作伙伴他们本身对场景更熟悉的，那我们愿意开放出我们的工业模型，开放出我们的平台，开放出我们的能力，让更多合作伙伴他们自己来。
我们更愿意是，我们主要把我们的核心能力做好，大模型做好，平台提供好，服务好每一个开发者，让大家自己来做自己的应用，而不是我们把所有的场景都做了。
目前我们还处于起步阶段，不同品牌、不同吨位、不同年限的机器，在不同场景，挖有色金属、挖石灰石、挖煤，这是三种完全不同的东西，它的模型都是不一样的，等数据足够完备之后，模型才会进一步的强大，会促进效率会进一步提升，客户就愿意投入更多的成本来做这件事情，形成正循环。
