สตาร์ทอัพด้านหุ่นยนต์ชื่อ Dream Labs ออกจากการลักลอบเมื่อวันศุกร์ด้วยเงินทุนเริ่มต้น 90 ล้านดอลลาร์ และการเปิดตัว Dream-1 ต่อสาธารณะ ซึ่งเป็นโมเดลที่บริษัทกล่าวว่าสามารถควบคุมหุ่นยนต์ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน ในงานที่ไม่เคยแสดงมาก่อน เริ่มต้นที่ 3 ดอลลาร์ต่อชั่วโมงผ่าน API สาธารณะ

การประกาศดังกล่าวซึ่งเผยแพร่บนหน้าการวิจัยของ Dream Labs ไปถึงหน้าแรกของ Hacker News อย่างรวดเร็ว ซึ่งผู้แสดงความคิดเห็นต่างถกเถียงกันว่าท้ายที่สุดแล้ว การควบคุมหุ่นยนต์แบบ Zero-Shot นั้นใช้งานได้จริงหรือยังคงเป็นการสาธิตการวิจัยอยู่ บริษัทอธิบายว่า Dream-1 เป็น "World Action Model" ตัวแรกที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ โดยถือเป็นการเสนอราคาเพื่อทำให้พฤติกรรมหุ่นยนต์เอนกประสงค์สามารถเสียบปลั๊กได้ เนื่องจากการสร้างข้อความและรูปภาพกลายเป็นภายใต้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

จริงๆ แล้ว Dream-1 ทำอะไรได้บ้าง

มอบหุ่นยนต์สองมือที่มีมือจับแบบขนานให้กับ Dream-1 เชื่อมต่อกับ API และบริษัทกล่าวว่าโมเดลเริ่มทำงานนอกกรอบ ไม่ต้องปรับแต่ง ไม่มีการสาธิตจากหุ่นยนต์ตัวนั้น และไม่ต้องใช้ความเชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

"เราต้องการให้ทุกคนที่มีหุ่นยนต์สามารถเข้าถึงหุ่นยนต์ทั่วไปได้ ไม่ใช่แค่ห้องปฏิบัติการขนาดใหญ่" บริษัทเขียนไว้ในโพสต์เปิดตัว โดยอธิบายการตั้งค่าให้ใกล้เคียงกับ Plug-and-Play: เชื่อมต่อหุ่นยนต์ของคุณ ชี้ไปที่ API และเรียกใช้ ทีมงานกล่าวว่าจะดำเนินการแฮ็กกาธอนภายในทุกสัปดาห์เพื่อรักษาเวลาตั้งแต่การสมัครไปจนถึงหุ่นยนต์ที่ใช้งานได้ให้สั้นที่สุด

สื่อการเปิดตัวของบริษัทแสดงให้เห็นผู้ทดสอบเบต้าที่ใช้ Dream-1 ในงานบนโต๊ะต่างๆ เช่น คัดแยกขนมลงในภาชนะที่ Anvil Robotics, ดึงกระดาษทิชชู่ที่ BitRobot ในเซินเจิ้น, ซ้อนถ้วยที่ Cortex ในสิงคโปร์, พับกล่องที่ KAIST ในกรุงโซล และการเคลื่อนย้ายลูกบาศก์ระหว่างภาชนะที่ห้องปฏิบัติการของ Hugging Face ในปารีส Dream Labs กล่าวว่าผู้ทดสอบเบต้าที่ไซต์ภายนอก 12 แห่งรันโมเดลนี้โดยอัตโนมัติด้วยความเร็วปกติแปดเท่า และรันภายในบริษัทด้วยความเร็วสี่เท่า

การสาธิตชุดที่สองแสดงให้เห็นถึงเซสชันอัตโนมัติที่ใช้เวลานานขึ้น ได้แก่ การพับชุด การล้างจานลงในอ่างล้างจาน การใส่ไข่ลงในกล่อง การเติมกระป๋องจากกล่อง และการเช็ดเคาน์เตอร์ด้วยฟองน้ำ

จากรายงาน 30 นาทีถึงบริษัท

Dream Labs มีต้นกำเนิดมาจนถึงเดือนกุมภาพันธ์ปี 2026 เมื่อทีมงานเปิดตัว DreamZero ซึ่งเป็นรายงานการวิจัยที่แนะนำ World Action Models ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ที่บริษัทกล่าวว่าชุมชนหุ่นยนต์ได้นำมาใช้เป็นหนึ่งในแนวทางการเรียนรู้หุ่นยนต์ที่มีแนวโน้มมากที่สุด ผลลัพธ์ที่ทำให้ทีมประหลาดใจ ตามโพสต์เปิดตัวคือ หลังจากการฝึกอบรม DreamZero ด้วยข้อมูลเพียง 30 นาทีจากหุ่นยนต์ YAM โมเดลดังกล่าวก็สรุปภาพรวมเป็นศูนย์ให้กับงานที่ไม่เคยเห็นมาก่อน การถ่ายโอนประเภทนี้ก่อนหน้านี้ต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมเฉพาะหุ่นยนต์หลายร้อยหรือหลายพันชั่วโมง

หลังจากหกเดือนของการสร้าง ทีมงานกล่าวว่าผลลัพธ์ดังกล่าวได้ครบกำหนดเป็น "สัญญาณเริ่มต้นของลักษณะทั่วไปของศูนย์ช็อตช็อต" ความสามารถ Dream-1 เปิดเผยผ่าน API ของมันแล้ว

เหตุใดปัญหาข้อมูลจึงมีความสำคัญ

วิทยาการหุ่นยนต์ติดอยู่ในสิ่งที่บริษัทเรียกว่าวงจรไก่กับไข่มานานแล้ว หุ่นยนต์จำเป็นต้องมีประโยชน์ก่อนที่ผู้คนจะซื้อ แต่การทำให้มีประโยชน์นั้นจำเป็นต้องมีข้อมูลการฝึกอบรมจากหุ่นยนต์ตัวนั้น ซึ่งจะสะสมเมื่อมีหน่วยอยู่ในภาคสนามเพียงพอเท่านั้น รถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถหลีกหนีจากปัญหานี้ได้ เนื่องจากผู้ขับขี่ที่เป็นมนุษย์สร้างข้อมูลตั้งแต่วันแรก หุ่นยนต์ส่วนใหญ่ไม่เคยมีความหรูหราขนาดนั้น

หากโมเดลเดียวสามารถสรุปภาพรวมของตัวหุ่นยนต์ได้ เครื่องจักรใหม่จะเริ่มต้นด้วยทักษะที่มีประโยชน์แทนที่จะเป็นชุดข้อมูลเปล่า และการปรับใช้ทุกครั้งจะเพิ่มข้อมูลการฝึกอบรมที่ปรับปรุงหุ่นยนต์ตัวถัดไป ข้อโต้แย้งก็จะดำเนินต่อไป

ฮาร์ดแวร์ราคาถูกเป็นอีกครึ่งหนึ่งของเรื่องราว

Dream Labs จับคู่การอ้างสิทธิ์แบบจำลองกับข้อโต้แย้งด้านฮาร์ดแวร์: หุ่นยนต์ที่มีความสามารถนั้นมีราคาถูกลงอย่างมาก บริษัทกล่าวว่าการติดตั้งแบบสองแขนมีราคาประมาณ 2,000 เหรียญสหรัฐ และหุ่นยนต์กึ่งฮิวแมนนอยด์ 7 ตัวมีราคาต่ำกว่า 15,000 เหรียญสหรัฐ ซึ่งเป็นระดับราคาที่แทบจะไม่มีในปีที่แล้ว

ในส่วนของผู้บริโภค Dream Labs ชี้ไปที่หุ่นยนต์ตั้งโต๊ะ Microduck มูลค่า 399 ดอลลาร์ของ Hugging Face ซึ่งบริษัทกล่าวว่าขายได้มากกว่า 10,000 หน่วยภายในสี่วันหลังจากเปิดตัวในปลายเดือนสิงหาคม ความแตกต่างที่บริษัทดึงมานั้นมีเจตนา: ผู้ซื้อระดับองค์กรทำสิ่งที่เรียกว่าการตัดสินใจด้วยสเปรดชีต และหุ่นยนต์ที่ไม่สามารถเอาชนะพนักงานในเรื่องต้นทุน ความเร็ว หรือความน่าเชื่อถือจะไม่ถูกซื้อ ผู้บริโภคนั้นแตกต่างออกไป ผู้คนมากกว่า 10,000 คนจ่ายเงิน 399 ดอลลาร์ภายในสี่วันเพื่อซื้อเครื่องจักรที่มีงานหลักคือการสร้างความเพลิดเพลิน เครื่องจักรสำหรับเดิน เดินเตาะแตะ และโรลเลอร์สเก็ต Dream Labs ระบุว่าอยู่ระหว่างของเล่นนั้นกับหุ่นยนต์ประจำบ้านที่มีความสามารถเต็มรูปแบบ เป็นจุดที่น่าสนใจที่เริ่มมีการนำหุ่นยนต์มาใช้ และหุ่นยนต์ทุกครัวเรือนจะกลายเป็นแหล่งข้อมูลการฝึกอบรมใหม่

คำเตือน

การอ้างสิทธิ์ด้านประสิทธิภาพทั้งหมดมาจากบริษัทเอง และการตรวจสอบโดยอิสระนั้นจำกัดเฉพาะสิ่งที่พันธมิตรรุ่นเบต้าได้แสดงต่อสาธารณะ Dream Labs อุทิศส่วนของตัวเองให้กับสิ่งที่ Dream-1 ไม่สามารถทำได้ เป็นการยอมรับว่าลักษณะทั่วไปยังคงแคบ: งานที่แสดงให้เห็นส่วนใหญ่เป็นการจัดการบนโต๊ะด้วยแขนที่มีอุปกรณ์จับยึด ซึ่งห่างไกลจากความสับสนวุ่นวายที่ไม่มีโครงสร้างในบ้านและสถานที่ก่อสร้าง

ประวัติศาสตร์วิทยาการหุ่นยนต์เต็มไปด้วยการสาธิตที่น่าทึ่งจนจนตรอกนอกห้องแล็บ แต่การรวมกันของ API สาธารณะ การกำหนดราคาต่อชั่วโมง และราคาฮาร์ดแวร์ขั้นต่ำที่ตกลงไปสู่อาณาเขตของผู้บริโภค ทำให้ Dream-1 เป็นหนึ่งในความพยายามที่เป็นรูปธรรมมากขึ้นในการเปลี่ยนโมเดลรากฐานของหุ่นยนต์ให้เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่นักพัฒนารายอื่นสามารถเรียกได้

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →