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更深入地研究表明，关键瓶颈在于高质量真实数据的匮乏：模型既缺乏对物理世界的有效表征，也缺少可迁移的操作先验知识。我们正在填补这个空白。从外部视角看，我们是对标EgoScale；从内部视角看，这是早已形成的判断：具身智能最终缺失的不只是模型算法与硬件本体，更重要的是建立高效的数据通路。英伟达将这条技术路线推向热点，也印证这正在成为行业共识。
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值得注意的是，图源：小红书用户截图@以北 @AI应用Spark
面对说清退就清退带来的机遇与挑战，业内专家普遍建议采取审慎而积极的应对策略。本文的分析仅供参考，具体决策请结合实际情况进行综合判断。