过去几年，大模型把自然语言处理彻底重塑了。GPT 出来之前，NLP 领域的状态是：每个任务一套模型，每个场景一批数据，每个公司一条流水线，互不通用，边界清晰。GPT 之后，这套逻辑被一个预训练底座 + 任务微调的范式整个替换掉了。 机器人行业今天的处境，像极了 2019 年的 NLP。 不同厂商的不同形态机器人，用着各自独立的动作表示体系，数据互不兼容，模型无法复用。做一个新场景，基本上要从头搭一套…… 当模型与数据被深度绑定在特定形态和特定场景中，机器人所展现出的能力往往更像是一种精心调校的表演，而不…