对话专家-2025，人形机器人产业加速

只要数据量训练 训练的够多 是吧这个在部署的时候 在那个样本空间我们那个数据集够大 那个机器人的话几乎不会犯错误那如果不犯错误的话 它的可靠性会比较高 可靠性比较高的话那去替代人 在产线上替代人基本上就没啥问题了所以第三个场景呢 我认为第三种类型重复度比较高的场景也就是未来的一到两年的这种事 所以这是第三类就是就是同步度比较高的场景那这三类场景呢其实科教呢其实像UBS已经做了很多年了这个一直长期存在现在呢就是大家可能都在做竞争还是蛮激烈的然后第二个场景呢就是说是就是说那个陪伴这种类型的场景呢现在有好几家好多家人性技术公司专注于做这个场景 专注于做这个产品这里边可能还涉及到一些成人的这种配办等等然后第三类这种呢其实工业应用呢工业其实里边对可靠性要求是比较高的可靠性要求比较高的话这个可能在时间上比这个我说的允许AI犯错的这种配办可叫展示这种类的技术来说的话稍微再晚个一年到两年那个样子那么这个时候呢它其实 比如说现在有一些比如在药房啊什么这种里面其实也可以去做这方面的一些工作后边的话基本上就是说比如说做家务什么的话反正在科研里面里面一直在做 包括我认为如果去做的话其实随着这个大家这个技术程度足够足够提高在这种工地的 ...