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卢宗青指出,基于互联网视频预训练通用动作模型,再通过后期适配训练实现对不同机器人本体及场景的迁移,「智在无界」的技术路径可以避免因硬件迭代导致的数据浪费,继而有效解决真机数据稀缺与场景泛化的矛盾。目前,公司正同头部机器人厂商推进场景验证合作,以加快具身智能在更多领域的应用落地。

本文链接:http://byzziis.org/post/20250624_01a61.shtml

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