机器人竞争的重点是“解决实践问题”行业：合

证券时报记者陈洋（Chen Yok） 2025年Zhangjiang举行了智能开发商会议和2025年国际河类机器人技能竞赛，其主题是“刺绣情报，未来来了”。这项竞争的目的是专注于展示人形机器人解决实际问题和实施场景的能力的能力，这有助于机器人行业能够“看到，讲话和拥有智商”。 国家和地方共同建设的Hanoid Robot创新中心首席科学家Jiang Lei在接受Securities Times Reporter的采访时说，上海专注于人类机器人在劳动力，西澳和服务中的实际应用，并强调“解决实际问题”。这项竞争将任务设置在现实生活中的任务，例如超市，药房和工业制造业，这是一个D鼓励该行业通过方案重返实用性。江雷说，公众需要以包容性的态度来查看机器人行业的当前状况。该行业已经发展了将近三年。就像“三年”一样，必须给予更长的时间来发展。 记者发现，此事件的所有项目都来自公司的实际需求，每个轨道都会恢复实际应用程序方案，这通常很困难。因此，机器人未能完成任务的原因不是技术水平差，而是因为在整个行业中仍有改进，这也反映了竞争的客观性和职业。 在Hanoid机器人应用程序方案挑战赛期间，记者发现机器人完成了高精度活动，例如汽车标签和处理裁判的管理材料盒，而其他家庭场景测试了机器人桌面组织穿上和折叠衣服和其他服务功能。这些任务令人愉快，可以验证基本功能的实际水平，例如装载，土地适应和与机器人双臂的合作。 张林（Zhang Lin）是上海北港大学的一名学生，他与他的团队一起参加了工业场景的比赛，并专注于关怀，装载和装载零件的活动。张林告诉《美国证券时报》记者，整个游戏中的铺设蛋糕依靠遥远的操作来实现材料处理和其他操作，并且尚未实现完全自主的操作，这表明这是与其真实应用的一定距离。 “需要通过练习来实现机器人的自主行为，但是由于多维挑战，例如硬件，算法和数据，当前的数据集丢失了，并且算法更改被捕获在实施过程中。 近年来，机器人如何进入房屋D如何大规模进入工业方案已成为公众关注的重点。在这方面，许多专家告诉对证券时报的沟通者的采访，机器人行业需要有机与大型模型相结合，以开发柔软和困难的协调和纱丽 - 场景的情况，从而开发出积极的封闭商业模型循环。 Qianxun Intelligent（Hangzhou）Technology Co，Ltd的首席执行官Han Fengtao在接受Securities Times Reporter的采访时说，机器人硬件如今年龄较大，但机器人的性能更加“愚蠢”，而且智能中的主要谎言也是该行业的主要瓶颈。 “要解决这个问题，我们需要创建一个端到端的体现模型，以便机器人可以理解物理世界关系的法律和原因，从而独立调整他们的行动。汉冯托说，中国的好处是将AI Andhardware集成到强大的供应链，团队和丰富的情况下。但是，最大的问题是缺乏数据。互联网可以在大型语言模型中进行培训，但是机器人的工作数据需要重新启用。目前，数据问题主要通过大规模的视频预处理，远程培训，远程培训，并进行遥控，并进行遥控，并进行遥控，并进行了探索，并进行了探索。 Goanglun Intellignent（Beijing）Technology Co，Ltd。的创始人兼首席执行官Yang Haibo专注于上述问题，已提出了几种解决方案。杨·海博（Yang Haibo）告诉《美国证券时报》记者，该公司专注于基于模拟技术的模拟技术提供合成数据，以使AI进入物理世界，并可以通过合成数据加速AI脑训练并应用现场场景。 “合成模拟数据具有具有成本优势的数据，并且不必依靠真实的结构和硬件设备，资源较低投资和更高的数据产生效率。此外，合成模拟数据是一般且多样的，可以定制各种极端或罕见的情况，以满足AI培训需求的数据差异。杨海博说，当前行业用于通过实际数据，合成模拟数据和网络视频数据进行体现的智能培训。形成了用于使用合成数据的过程，包括比率和使用顺序。 金融的官方帐户 24小时NA广播滚动播放最新的财务和视频信息，并扫描QR码以供更多粉丝遵循（Sinafinance）