（来源：上观新闻）
而高德的答案是🚌： 与其等待🧗♂️👛机器人在💁♂️🌺真实世界中缓慢🎸积累经👝🧡验，不🥤如先在☸🤙高保真的⬆🔗数字世界中💥，高效、批量地生🇹🇷◾产具身智能所🚗需的一切🇱🇧物理交互🇪🇭场景🛒。这件事情并🇭🇺不复杂🧛♀️。人形机器🚁🐆人融资✳、专利全都突🇦🇩🏌破新高1️⃣🧴，核心零部件国🇮🇴❗产化率突破7🕙0%，机器🏳️🌈人有效🎍💃专利全球领先🇧🇲。
Laura 🔂Graesser⤵🥠是牛津本科、NY🌓U硕士出🚯身，201🌛8年加入G🚔🕜oogl👞🇦🇴e，2023年🇳🇬🍒至今在DeepM🥊ind🖊做机器人研究，⏳🇹🇬还合著过一本🇩🇯强化学习教科书《😾🐠Foundat🌂ion🎁🈷s of 🌬⏫Deep Rei🏃♀️nforcem🔎👨🍳ent L🎈⚙earn💧🐂ing》👨🦲。Anthropi🍋😹c的存🀄🇦🇴在对于世界来说是🆑件好事，🚫我真心为此🤩⏲感到欣喜👨⚕️。
接下来的分享，我🤮可能会围绕三个比💆♂️🇳🇿较宏观的主题🇬🇭来展开： 第一，🕞🏓Agent 时代🇭🇲🇦🇪对于软件构建方向💃🐀（生产端）发📖生了什么样的变化🇲🇾？ 第二，软件🚴♀️本身的形🇹🇻态🧩🤬。而这，才是它成🤷♀️💐为全球唯一三项指👨🔧标（物理合规性➖🍀/动作可控性/零🇸🇨样本泛👩🏭化）全面🎻SOT🧱👯A的真正🦋🚃原因🔪😇。彭志辉表示：“如🐤🧩果是从智能化🇵🇭水平来说，♏🦈最缺的就是↙数据⏲🇨🇭。
