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<p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal">今年机器人模型领域最重要的突破，就是模型的通用性大幅提升，开始了泛化能力的探索，与此同时，这个行业依然面临着长尾问题、数据采集、缺乏统一维护平台等挑战，这期节目我们就来聊聊，业内将如何面对这些挑战？中国和美国的机器人发展路径又有何区别？</p><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal">本期节目我们邀请了中国具身智能公司自变量机器人的CTO王昊，在这期节目上线时，他们刚开源了大规模真实数据训练的端到端具身基础模型WALL-OSS；以及来自美国具身智能公司Physical Intelligence的研究员柯丽一鸣（Kay Ke），她是π₀、π₀.₅论文作者。</p><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:auto;text-align:justify;" data-flag="normal">在节目中，嘉宾们表示目前具身智能模型已达到了GPT-2的水平，在最近2到3年将优先在半结构化场景应用，那么我们距离全场景的通用机器人又还有多远？机器人公司又该如何平衡商业化与研发的节奏？</p><span><br></span><p style="color:#333333;font-weight:normal;font-size:16px;line-height:30px;font-family:Helvetica,Arial,sans-serif;hyphens:...