先看S2认知层，负责理解、记忆和决策、人机交互。

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四台同型号机器人分守不同工位，协同作业。

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第三级是反事实，回答“如果当初换一种做法，结果会不会不同”。

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单次任务处理的上下文长度大幅拉长，市场对算力的整体需求，同比去年涨了5到10倍，主流算力的供给却几乎没涨。

说到底，生态不是单方面“建”出来的，而是把底座持续开放之后，各方共建长出来的。

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模型的能力是泛化效率、可交互性这类内在属性；展现出来的能力是生成效果这类外在呈现。

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接下来，希望听众们能学会使用AI，但台下反应冷淡。

拥有多年人工智能数据、自动驾驶产业深耕经验, 曾任DeepMap.Inc 高级管理职位。

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说人话就是，机器人可以「现学现上岗」。

值得一提的是，这并没有取代接触后的实时反馈，而是在第一次下手之前，让机器人先预判这次接触可能带来的物理后果。

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每完成一项自动打勾。

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它会让机器人先通过人类示范视频充分了解场景信息，再把这些信息写入临时记忆，然后结合原先已有的动作能力完成任务。

在数据量级方面，各家厂商的数据标准尚未统一，难以给出清晰的横向对比。

除了B端合作，另一个显著方向是生活场景的展示。