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虽然有希望，但AI驱动的机器人技术在很大程度上仍处于发育阶段，限于实验室和受控环境的广泛测试。这是由于语言和动作之间的差距。llms在语言理解方面表现出色，但在物理世界中缺乏基础。相反，机器人AI需要大量的数据，以反映物理定律和现实世界的约束。目前没有公司拥有这样的全面数据集或一套针对我们物理现实的规则。人形机器人还没有准备好广泛的商业化。虽然共识在视觉传感器和电动机等核心组件上增长，但对于机器人“手”来说，商定的解决方案仍然难以捉摸。与物体互动的能力需要高级触觉感应（测量压力，温度和纹理）。找到最佳技术组合是一个持续的行业挑战。
机器人和生成ai
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