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【本期贵宾】

王 鹤 北京河汉通用机械人有限公司独创人兼首席技术官

王 潜 自变量机械人公司独创人兼首席实施官

赵维晨 减速进化(北京)机械人科技有限公司副总裁

【主持人】

张漫子 王若辰

装置夹爪的“量子2号”机械人，在2025天下机械人大会展台演示运用清洁工具妨碍360度无去世角全方位清洁。机械受访者供图

往年的人逾人形机械人赛道，演出着一场“冰与火之歌”。越具异者议事

一边是身智实“上患上厅堂互动答疑 ，下患上厂房干活着力”的亲历暗区突围黑科技透视工具软件介绍火热场景，机械人进厂打工、向丨旅馆送餐
、三重门赛场踢球，机械亘古未有地游走于同样艰深生涯之中 ，人逾揭示着挨近人类的越具异者议事肢体能耐；另一边  ，则是身智实“融资逾越百亿，定单却不外百台”的亲历冰凉事实，一些试验室的向丨喜报与商业定单之间，连亘着一条期待逾越的三重门边界 。

往年以来，投资机构从张望到竞逐 ，从质疑撤退到挤破头也要上牌桌；行业格式从“人形机械人第一股”一枝独苗，演化到超20家机械人财富链企业走向IPO……这些变更与机械人的进化，一起写就“人形机械人量产元年”的着实注脚。

具身智能也并吞了十字路口：是挤进技术的窄门 ，仍是击穿一个场景？是做一个界说未来的远见者，仍是做第一个活下来的盈利者？

每一个谜底，都是立异者的求索与抉择。每一重门，是关卡 ，也是蹊径，逾越之后 ，终将成为机械人的“成人礼”。

北京河汉通用机械人有限公司独创人兼首席技术官王鹤
。受访者供图

数据 ：99%+1% ，能实现“从0到10000”

河汉通用王鹤
：让机械人扔掉遥控器，“睁开眼”干活

8月，全天下首个都市级常态化经营的人形机械人树模区落地北京。来自北京河汉通用机械人有限公司的“河汉太空舱”——由机械人经营的无人超市开张，具身智能真正走进公共同样艰深生涯 。作为专一于研发人形机械人硬件以及具身智能大模子的机械人企业，河汉通用争先实现机械人在工业、批发等场景批量化落地，其自研机械人Galbot在机械人奋斗赛等赛事上也斩获佳绩。

每一次有机械人火上热搜，品评区都有良多人夸张一个事实：当初，绝大少数机械人并吞家养以及遥控
，仍是会“底细毕露”。

而河汉通用的机械人Galbot却有所差距：它不光无需“遥控”，还能自主干活。

眼下，具身智能的最大顺境
，既非硬件 ，也非模子，而在于数据 。不论是让机械人从措施智能转向认知智能，仍是提升机械人的泛化性 、鲁棒性（指零星 、算法或者模子面临外部干扰、输入颇为或者外部参数变更时坚持晃动运行并输入预期服从的能耐） ，关键在于数据的丰硕性以及精确性 。

而一个让难度再进阶的魔难是
，想要真正实现商业闭环，还要掂量数据取患上的品质
、老本与功能。

这是2025天下机械人大会上揭示的一款拳击机械人（8月8日摄） 。新华网记者 谢晗 摄

记者：机械人睁开的优先级 ，应着重于能耐的暗区突围物资透视·com揭示
 ，仍是财富的着实赋能？在睁开倾向上
，业内不同多仍是共识多？

王鹤：往年以来，机械人企业在两种能耐的抉择上逐渐有了分说度 。一类以宇树科技为代表，其机械人长于行动、舞蹈
、拳击，特色因此腿足致使全身操作为主
 ，能揭示出精采的行动能耐。尚有一类因此河汉通用为代表的“干活派”，依靠视觉反映闭环 ，揭示出在实际场景中干活的能耐。“干活派”里，简陋还可分为视觉算法+轨迹天生，与端到端VLA（即视觉-行动-措施一体化天生）两种技术道路 。

着实，良多人形机械人舞蹈、跑步，并无用到视觉传感器。往年4月在北京举行的全天下首个机械人半程马拉松上，良多不雅众留意到部份机械人“运规画”的不远处，有人用遥控器遥控机械人跑步
、转弯或者减速，实际上机械人是“闭着眼”跑的。这样的技术现状跟机械人“花难题时期”还不是一回事 ，事实，不活是闭着眼睛干的。

往年，具身智能的场景落地在减速 。以工业场景为例，河汉通用的机械人已经实现流水线搬运
、分拣等关键的规模化运用 。批发场景中，河汉通用在北京海淀已经乐成落地10多家装备人形机械人的智慧药房  ，并妄想年外在天下开设100家。此外 ，河汉通用的机械人已经开始售卖零食、咖啡等商品。

记者：机械人实现酷炫的 、使人眼前目今一亮的措施，良多情景下仍是预编排的措施序列 、家养遥控与视频剪辑配合熏染的服从。为甚么会泛起“demo（演示视频）后行、落地乏力”？

王鹤：秀一段5分钟的demo，对于机械人的坚贞性、晃动性要求并不高 ，不能证实它是能24小时使命的高坚贞性产物。

demo与产物的差距主要来自两方面。一是泛化性缺少，视频片断揭示的多为精心布置的受控情景，假如换个物体、情景致使是光线 ，机械人就难以使命了，这显明还不是成熟的产物。二是硬件不坚贞，假如机械人用上一下子就需要人来培修，也显明还不能大规模投入运用。机械人的中间功能是替身去劳动，而不是成为花瓶同样的部署。

记者：要想“拿掉机械人的遥控器”
，中间在于甚么 ？

王鹤：在于可能自主实施的模子“大脑”，且能实现跨场景泛化。往年初 ，暗区突围透视自瞄河汉通用以10亿级分解大数据，端到端磨炼了一个VLA大模子，以视觉作为输入
，模籽实时输入之后机械人收尾实施器理当若何挪移  ，是一个闭环反映模子，可能实现对于差距场景中移植物体的抓取 。6月 ，又推出了端到端导航大模子，使机械人可能具备“听—看—懂—走”闭环行动能耐。

另一其中间在于硬件的功能要够用
 、好用，精度要尽可能高 。

记者：机械人实现泛化的关键在于甚么？

王鹤 ：数据 。可能说数据抉择了机械强人干的下限
。

我的意见是 ，现阶段分解数据可用于处置从0到1的下场 ，运用着实遥操收集的数据可处置从1到100的下场，从100到10000的下场则交由视频数据处置，让机械妨碍学习
。具身智能所依靠的数据 ，99%可借助高品质的分解数据实现 ，惟独在分解数据无奈处置的情景下 ，才需要有针对于性地收集运用1%的着实数据 。

端到端具身大模子面临的难题 ，与自动驾驶所运用的端到端大模子有所差距。自动驾驶所依靠的数据源头普遍、数目重大，且收集老本为负 。当初，头部人形机械人厂商量产的机械人仅为千台级别 ，难以抵达万台规模 。在事实中  ，让所有机械人都投入差距场景自主使命 ，以供真人收集上亿条数据 ，并不具备事实可行性。

加倍着实可行的处置妄想是，先运用分解数据美满抓取
、挪移 、部署等功能
，助力具身智能开拓市场
，先实现那99%。而天生高品质分解数据也存在确定门槛，需具备卓越的图形学、物理仿真、物理渲染、自动措施分解管线等一系列残缺的根基配置装备部署，还需要临时的中间技术积攒。

记者 ：甚么能称为高品质的数据 ？该若何评估收集或者仿真取患上的数据够不够好 、够不够用 ？

王鹤：数据的“质”比“量”紧张。假如数据千篇一律、同质性过高，那末它的价钱就颇为有限。高品质数据象征着它是多元的
，可能展现柔性物体的操作，具备场景的泛化性 。从机械学习的角度讲
，磨炼数据能拆穿困绕尽可能多元的测试数据的扩散 ，机械人的学习就越高效 ，学成之后
，它就能在目生情景抓取一个此前没见过的工具。

记者 ：现有的模子架构够用吗 ？

王鹤 ：不能说残缺成熟，可是够用了。模子方面不断有妨碍，暗区突围ios挂但起抉择性熏染的是数据 。数据饶富的情景下
，好的模子能学患上更好，但数据不够时
，好的模子也会酿成“差生” 。好比教一个3岁小孩学围棋 ，一上来求教高端能耐并不事实，患上先让他知道甚么是黑子白子
。

记者：机械人商业落地，难在哪里 ？技术突破速率与场景适配深度之间的失调
，若何把握 ？

王鹤：可批量复制的场景落地 ，将是具身智能的“生去世分水岭”。在我眼里，未来3年摆布 ，能找到可能击穿的场景就能留在牌桌 ，找不到的将会出局。未来1年，假如能实现千台到万台的机械人批量交付 ，行业价钱才算患上到验证，具身智能的泡沫也将被剥离。

事实上 ，假如能把抓取、挪移、部署这种“重大”操作的泛化性下场残缺处置，已经堪称具身智能睁开历程中的一个里程碑  。这一技术的成熟饶富掀开数千亿元的市场，使机械人在批发、前置仓、车厂分拣等多个场景中辅助人类实现繁重劳动。

记者：普林斯顿大学一门哲学课花了一全部学期品评辩说一个下场——先有语言，仍是先有脑子 。这个品评辩说是对于人的
，但从这个视角看，机械人的语言组成 、认知组成 ，是否与人类相仿 ？狂语言模子、推理模子的睁开
 ，若何影响机械人的进化 ？

王鹤：不是所有的脑子行动都基于语言。拿猩猩举例  ，猩猩学习某个本领，靠的是另一只猩猩在它眼前演示一遍，也便是说 ，本领是靠具身的学习来转达的
。纵然语言交流不发达 ，猩猩也同样具备视觉脑子 、空间脑子 、激情脑子 。

人类的脑子是一个重大的认知历程 ，人类的语言以及脑子在互动中塑造。语言可能使脑子在更大规模内转达，脑子波及心智层面临信息的处置 ，搜罗意见组成、下场处置、抉择规画拟订与反思等 ，可能影响语言的演化与缩短 。以是说人类智能里 ，脑子能耐 、语言能耐
、操作能耐都是使人类具备地球上迄今为止最强智能的严主因素 。

记者：ChatGPT横空降生时 ，有人说“语言即智能”；人形机械人热潮来袭 ，又有人说“身段即智能”。概况在明天 ，暗区突围直装科技购买只以人的维度评估智能已经不够了 。你若何界说“智能” ？人的智能 、机械人的智能是否有一个交汇点？

王鹤：智能便是处置下场的能耐。不论对于人类
、其余植物仍是机械人 ，碰着下场后能给出处置措施的能耐，便是智能 。面临一瓶饮料 ，人类运用语言相同请有工具的人掀开它，植物徒手掀开它 ，机械人给出一个偏偏的力来掀开它——调用能耐的方式差距 ，但这都是智能。

自变量机械人独创人兼首席实施官王潜 。受访者供图

模子：变形的拉链
 ，能测出机械人的“智商”

自变量王潜
：刷新“详尽的废物”，须从“头”开始

2025天下机械人大会上，自变量机械人公司的轮式双臂机械人“小量”用一双巧手锐敏制作香囊，“量子2号”仿人形机械人以7逍遥度手臂妄想实现捏薯片不碎、360°清洁等高难度操作。反对于其重大灵巧操作的是自变量自研的机械人“大脑”——通用具身大模子WALL-A 。“一脑多用”的端到端技术
，使机械人实现零样本泛化能耐。

甚么样的机械人
，才不被称作“详尽的废物” ？

蹒跚学步至今 ，人形机械人正在取患上肉眼可见的后退 。可是 ，真正限度它走进工场、融入家庭的并非四肢，而是能深入清晰物理天下、自主抉择规画的“更强盛脑” 。不大脑驱动的机械人 ，就好比患上到灵魂的一块铁木 ，只能演示 、无奈实干。

逾越“花拳绣腿”，机械人的再进化概况真的要从“头”开始。

8月8日 ，使命职员在2025天下机械人大调演出示智能机械人
。新华网记者 李欣 摄

记者：以前一年 ，人形机械人有了奈何样的进化？

王潜：去年炎天 ，尚有良多人形机械人“转动不了” ，到往年，多款机械人已经能走路 、跑步致使打拳 、踢球 ，并逐渐开始像人同样在普遍、重大 、真正的天下中自主挪移 、感知、清晰 、抉择规画并灵巧地操作物体，以实现多样化的使命。驱动这些进化的，是算法的进一步成熟以及收敛。

记者：机械人的大脑尽管不断在进化 ，但技术道路还未“大一统”——有的用的是专用模子
 ，有的用的是通用模子；有的接管分层模子，有的用上了端到端模子 。哪种模子将是机械人大脑的“下场”
？

王潜 ：提到大模子，普遍认知中的仍是狂语言模子、多模态模子，概况视觉语言大模子（VLM）+措施模块
 。尚有一种扭曲 ，暗区直装科技以为具身智能的根基模子是这些模子的缩短 。

事实上，这些模子都属于伪造天下的根基模子 ，并非真正熏染于物理天下的根基模子 。由于机械人波及着实天下极为重大的物理交互
，处置的下场与伪造的数字天下所要处置的下场截然差距
，以是机械人真正需要的是物理天下中一个全新的根基模子 。

假如对于物理天下的某个部份做一个三维重修 ，看下来概况已经抵达1 ：1复刻，但惟独有一点点小毛刺那样的瑕疵，在事实中都市组成操作上更大更随手的下场，也便是说0.1%的过错也可能会带来10%-20%的差迟。

物理天下最中间的难点 ，是存在大批随机的不可预料使命
。哪怕只是一个用手推门的措施 ，也会因手的打仗点位置、打仗时长、力的倾向以及巨细、动磨擦因数等参数的差距，发生颇为多的随性可能。

记者：可能说，现阶段机械人的泛化能耐普遍还不强 ，好比刚在跑道上学习过跑步
，换成草地就跑不起来了 。而机械人可能进厂入户干活的条件是具备闻一知十的能耐，那末 ，若何能让机械人锐敏应答重大随机致使是目生的情景 
？

王潜 ：传统的解题思绪相似于“搭积木”  ：视觉识别
、推理妄想
、措施天生各用一个模子，而后层层叠起……看似功能残缺
，但信息传递时就像一排人在玩“传话游戏”，不光功能低下，而且前一层发生的重大差迟简略在后续关键积攒重大倾向 ，无奈实现深层跨模态清晰 。

事实的“大脑”，好比人脑  ，可能让望见、思考 、行动趁热打铁。因此真正的具身智能模子，理当由一个模子拆穿困绕从信号输入到措施输入的残缺历程。处置长序列使命时，机械人无需散漫从看到想再到动的领土，而经由一个不同的神经收集，边想边做 ，还能像人同样闻一知十，碰着没见过的情境也能锐敏应答。

自变量是用一个通用具身智能模子来处置物理天下的重大下场。详细来说 ，是把天下模子以及端到真个通用模子放进统一个模子
，也便是把视觉、语言 、触觉、措施等所有模态信息塞进一个架构里不同处置 。这就差距于直接把自动驾驶的模子迁移以前 ，或者给伪造天下的视觉语言模子加之行动模块的方式。

记者
：装上这样的大脑后，机械人可能处置哪些以分层模子或者专用模子作为大脑的机械人处置不了的下场？

王潜：好比机械人要实现穿衣服这一指令 ，假如碰着衣服猛然掉落、拉链变形这样的动态变更或者目生情景
，传统分层模子需要重新编程，而自变量的端到端模子惟独大批样本即可迁移学习 。端到端模子能经由“实时感知抉择规画闭环”即将调解策略，和平精英ios免费开科技而分层零星简略因模块间延迟泛起“伯仲无措” 。

再好比 ，咱们让装载端到端模子的机械人“小量”削苹果，它会去厨房岛台追寻瓜果刀 ，咱们又见告它这是一个有小孩的家庭 ，而后看到它从更高处的抽屉开始找起——它在行动行妨碍了逻辑推理
 ：为防止瓜果刀被小孩翻到并使其受伤，瓜果刀会被放进更高的抽屉。

装上通用大脑的机械人，还能拾取地面上的废纸、饮料瓶 、塑料袋等种种形态不法则的剩余 ，把沙发上随意重叠的多件衣物放进脏衣篓。

记者 ：分说一个机械人大脑的强弱，与评估一总体智商的措施以及维度相似吗
？

王潜 ：机械人大脑的强弱即模子的黑白，更卓越的模子具备更强的泛化能耐 、推理能耐
，能处置更重大的下场 。就泛化能耐来说，从易到难可分为光照位置的泛化
 、情景布景的泛化、操作工具的泛化 、操作使命的泛化。舍身务庞漂亮来说，又分为操作措施的庞漂亮  、推理及形态估量的庞漂亮、被操作物体的庞漂亮等差距维度 。

记者：磨炼一个这样的大脑 ，关键在于算法仍是数据 ？

王潜：在约莫10年前的AI1.0时期，巨匠以为做AI便是做算法 。如今
 ，抉择性因素从算法酿成为了数据。具身智能睁开到深水区
，中间相助力就在于数据。

从老本以及功能的角度思考，当初自变量因此着实数据为主、互联网数据为辅 。自变量构建了全天下最大的具身智能数据集
，涵盖数万小时的机械人操作视频 、触觉反映、空间定位等多模态数据 。为减速数据积攒
，自变量自研了物理精确性最高的视频天生大模子来做数据增强
，经由切换布景
、情景、打仗物理历程等道路，将一条着实数据扩展为成千盈百的数据，用来快捷提升模子的泛化性。我以为数据品质的紧张水平高于数据数目 ，而提升数据品质的一大道路在于扩展数据的多元性 。

记者：机械人是软硬件散漫的工程  。如今是“强本体—弱大脑”的阶段，仍是“强盛脑—弱本体”的阶段 ？

王潜：具身智能是清晰的“软件界说硬件”的规模，硬件需凭证机械人大脑的进化去界说 、去适配 。

8月8日
，不雅众在2025天下机械人大会上旁不雅一款舞蹈机械人。新华网记者 金立旺 摄

记者 ：有人调侃：除了舞蹈、翻跟头，人形机械人还无能甚么 ？在跑步、舞蹈、踢球 、奋斗中习患上的能耐 ，与机械人实际落地所需的ios越狱游戏辅助插件能耐
，有多大的立室度 ？

王潜：立室度不大  。通用的机械强人干分为行动、导航 、交互、操作四个维度，操作是关连到机械人进厂入户的最关键能耐 。这也是为甚么自动驾驶的模子无奈直接迁移到机械人身上 ，由于自动驾驶的能耐难点会集在导航与行动上
，而机械人的最浩劫点在于重大操作 。

但换个视角来看，人形机械人公司要睁开 ，首先要活下来。假如机械人短期内还无奈进化为实着真实的花难题，那末磨炼一些娱乐能耐 、体育能耐 ，也能给用户提供神色价钱。

减速进化（北京）机械人科技有限公司副总裁赵维晨。受访者供图

落地：敲开家门前 ，赛事为机械人找到了“用武之地”

减速进化赵维晨：组成商业闭环
，能耐突破“去世循环”

8月开幕的天下人形机械人行动会上
，一场全程无遥控的机械人足球角逐火了。这支踢球的机械人队伍来自减速进化（北京）机械人科技有限公司 。这家建树于2023年的公司在往年7月举行的2025RoboCup巴西机械人足球天下杯上，辅助中国队（清华火神队）初次在成人组夺冠，突破了欧美国家在这一赛事上长达28年的操作。

人形机械人在球场上强烈坚持，而商业天下看不见的角逐概况愈加严酷。

技术突破与落地盈利之间 ，彷佛有一道“鸡生蛋仍是蛋生鸡”的去世循环 ：不定单，就有力迭代技术；技术不够成熟 ，就无奈拿下定单
。

破局的关键，不在于硬件或者算法的单点胜出 ，而在于谁能争先在“技术突破速率”与“场景适配深度”的失调中转折飞轮——哪怕从一场足球赛 、一个教育场景开始，惟独让机械人真正“用起来”，数据才会行动，老本能耐打上来，技术才有机缘并吞实沙场 。

记者：咱们常说“性命在于行动” 。如古人形机械人也有了行动会 ，行动也成为机械人进化的减速器 。机械人部份功能与行动能耐进化之间有奈何样的关连？

赵维晨
：假如把机械人部份功能的提升看做一条向上晃动的S形曲线  ，那末在最后的一段，行动能耐与部份功能的曲线是最挨近的。

对于“成年”从前的机械人 ，行动能耐的突破可为数据群集与算法磨炼提供反对于，增长机械人感知、抉择规画、妄想能耐的提升 ，反以前模子能耐的后退也能倒逼行动操作的精度、庞漂亮 ，增长行动能耐再进化。接下来 ，手脑眼配合、跨场景迁移的泛化操作能耐开始抉择曲线的斜率 。这就好比人类学会走路之后
，真正拉开人与人差距的是更详尽化的操作能耐、交互能耐。

3月14日，机械人在“村落超”球场妨碍喜爱足球赛。新华网记者 杨文斌 摄

减速进化上场踢球赛的机械人“运规画”是不用遥控器、全自主行动的暗区突围辅助脚本，这眼前是“感知—抉择规画—操作”的智能零星做反对于。

感知算法彷佛眼睛以及耳朵，实时捉拿足球轨迹与场上动态；运控算纪律像小脑以及神经零星 ，精确操作全身数百个关键关键的机电，实现奔流
、急停
、转向 、射门等重大措施；抉择规画算纪律像是真正的战术大脑 ，需要0.1秒内做出分说。足球赛事坚持强烈 ，机械人需要更强的算法能耐来坚持本体的失调。端到端模子将视觉信号实时输入 ，再输入关键关键操作指令，两者配合默契能耐实现“运规画”措施的毗邻
、晃动与精准。

记者：限度取患上更先进功能的卡点 ，有人说在于“大脑”不智慧 ，有人说在于硬件不给力 。是谁在给谁拖后腿，减速进化又主攻哪一方？

赵维晨：更底层的操作零星
 ，才是真正的护城河。当越来越多的开拓者基于你的操作零星做开拓 ，越来越多的机械人以及硬件运行你的框架，机械人的软硬件能耐能耐快捷迭代以及迁移 。操作零星的价钱在于生态构建
，其睁开突破将是衔接技术
、商业、生态的关键一跃。

记者 ：能踢足球的机械人“运规画”身上
，有多少多能耐能迁移到生涯场景？

赵维晨
 ：足球场景是魔难机械人的行动能耐  、感知算法等关键技术的试金石，这些能耐提升后都能迁移到未来的家庭陪同
、教育等更多场景。

详细来说，行动操作层面 ，球场上磨炼的动态失调
、灵便挪移、抗干扰能耐，可迁移抵家庭与工业场景的地面整理 、避障等使掷中；情景感知层面，球场上磨炼的识别园地、脚
、足球及预料行动轨迹，可迁移到工业场景的分拣 、避障 、巡检使命，以及部份生涯场景中；使命妄想层面，球场上磨炼的传球、射门等快持久议规画能耐，迁移到工业场景中，便是可能处置物流仓储的流线妄想、家庭效率的动线布置等。

生涯场景的使命会愈加多样、重大、长程、随机，机械人必需迈过从赛场到生涯的挑战 。

记者 ：有人质疑，当初机械人的客户以及用途过多会集在科研院校及揭示场景，未组成事实的商业方式，难以反对于临时价钱。对于此 ，你奈何样看 ？ios暗区突围下载

赵维晨：从技术退出景、再到商业的闭环，在技术成熟前是很难买通的。机械人进入家庭从前，赛事为机械人找到了“用武之地”。赛事如火如荼 ，在其中秀出实力的机械人厂商能拿到商业定单，从中小学到国内外高校 、钻研机构致使家庭都更有被迫购入机械人。惟独拿到定单，突破规模化顺境，才有可能反哺研发，坚持进化速率，守住优势。

记者：落地是悬在大少数厂商头上的一把剑。在哪里落地 、能不能击穿场景 ，关连到厂商的生去世生去世。良多厂商将工业场景作为争先落地的妄想重点，减速进化却为甚么抉择策略性坚持？

赵维晨 ：先来算一笔经济账——短期内人形机械人单台老本在10万元以上，加之培修，老本还会更高，而工人年薪在5万-8万元 。更关键的是
，工业场景需要的是坚贞、精准、高效 ，如在汽车工场，停产1分钟即损失数万元 ，那末因机械人时延而导致的损失也不容小觑
。

技术立室度方面 ，现有的专机如机械臂、自动导向车（AGV）已经实现份拣 、焊接等关键的高度自动化，假如自觉谋求人形机械人入厂，好比让瑞士军刀切菜。此外，产线倾向每一每一属于长尾场景 ，机械人难以处置，或者处置的老本包不住收益 。

能耐迁移层面，工业场景的数据是牢靠的
 ，光照、物体、流程相对于变更不大 ，属于“去世数据”
。而家庭场景的数据是“活”的，场景不断变更 ，迁移难度也很大。

因此，咱们视工业场景的“易落地”为短期迷惑
 ，而将家庭机械人作为终纵目的。机械人的真正价钱在于通用。正如智能手机替换功能手机，不是由于它能更好地接打电话
，而是由于它缔造了全新的交互方式与生态价钱。

源头 ：新华逐日电讯

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