11月4日下午，枕水而立的乌镇大剧院里，大讲堂正热闹开讲。窗外细雨绵绵，厅内座无虚席。

这是“乌镇大讲堂”首次面向社会公众推出。清华大学教授、阿里云高管、外文出版社主编先后登台，从技术、产业、人文三个视角，讲同一个题目：AI开源的下一个十年。

把峰会的一角办成一间向所有人敞开的教室，这件事本身就带着开源的意味——把“大咖的盛会”变成“大家的盛会”，把专业圈层里的议题，交给愿意坐下来听的年轻人。

让机器人互相学习

“如果闭源是一座精心修建的私家园林，只有一部分人能进去看，那么开源更像全人类共建的市政公园和高速公路。”清华大学电子工程系长聘教授、杭州市开源人工智能基金会理事长汪玉，用一个比喻开场。在他看来，没有开源，就没有今天互联网和移动互联网的快速发展。

然而，随着数字空间的基础设施已慢慢成形，他有了新的思考：数字世界那套东西，能不能直接搬给机器人用？

汪玉得出的答案是不能，原因有三。一是机器人的“脑子”还没定型：数字世界模型已到万亿级，具身智能才几十亿，而物理世界连续、不可预知，算法尚未收敛。二是机器人的“教材”不够：机器人要拿话筒、拧瓶盖、搬东西，得在真实世界里动手。三是算力不集中在一起：家里、工厂、每台机器上都有算力，是云边端协同，跟数字世界完全不一样。

怎么办？不是等一个万能模型从天而降，而是用开源开放的方式，给机器人重新搭一套“学校”：底层有开源本体当教具，开放传感器、执行器、灵巧操作；中间有训练平台把机器人管起来，把成功和失败的经验收上来、训练完再发下去；上面有开放的具身模型；两边有开放数据集和评测，看它到底能不能完成任务；最上面才是千行百业的应用。

这套“学校”里最有趣的是训练。

机器人出厂不一定会干某个特定任务，怎么让100个机器人快速学会？靠人遥操作教，人不够，培训也来不及。他们做了一个实验，进一步用96台真机互相学习，形成集体经验——哪台成功了、哪台失败了，经验可以启发其他机器人。只要扩大机器人规模，就能让它们快速学会能力。

这就是开源开放在物理世界的版本：不只是开放代码，而是让机器人之间互相学习、经验共享。

畅想未来，解决物理世界问题后，还可以把目光推到太空。如果地面上机器很强，算力也很强，而我们有很好的运载能力，那是不是可以把机器人送到月球上，帮我们建城？“因为我们还是要拓展人类的生存空间。至少要在技术层面，把这一类基础设施的能力摸透。”汪玉说。

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