验证产品的能力要握在自己手里，批量交付的产能，等需求有了依据再扩。两件事可以一拨人干，但账必须分开算。
技术不需要替人规定一种理想的听觉形态。
8家机构、39位研究者联合开展研究。
工业标准正在倒着接管灵巧手
硬件决定了机器人能不能上场，真实产线里的数据飞轮决定了谁能留在场上。
机器人缺数据，却撑不起一门 生意。
人形机器人新国标出炉，哪些能管哪些管不了？
谷歌把机器人开发中的仿真、控制与评估压进了同一个模型。
整机厂的价值，是否已经被过早地压缩成了一张物料清单?
基于百万小时人类经验数据训练，将灵巧操作、长程执行与零样本指令遵循融入统一模型。
什么才是真正有价值的开源?
一代人有一代人的“鸡蛋”，这一代人的“鸡蛋”，是一段算得清楚的工作时间。
从“看懂世界”到“预演下一步”
机器人在哪里练，练成后用在哪里？
降维?边界?冲击?
我想问的是，你们究竟在创造怎样的世界？
看起来「不够干净」的数据，同样可以用于训练机器人。
“ 2026，机器人开始上班了。
亏着也要砸钱，机器人圈的排产游戏
嘘，聆听梁圣的声音。
