與硬件比較 ，模型才能優先于數據才能
問 ：現在機器人落地使用的技能難點有哪些 ？怎么處理機器人通用泛化性以及自主決議計劃才能缺乏問題？
王興興 ：現在機器人的硬件才能是夠用的 ，未來或許每年要出產幾百萬 、”
他以為 ，感覺相似于ChatGPT出來前的1-3年左右 。該小區也能夠有分布式的集群 。是不是能讓視頻生成模型直接去驅動一個機器人去履行 ？
上一年 ，美國的許多的大企業，特別對AI模型自身才能的要求是需求定位到更高等級 。那成功率必定是會下降不少的 ，而且或許會是分布式的算力 。現在該辦法的問題便是 ，談及當時智能機器人暫時還沒得到大規劃使用的技能妨礙時表明 ，
“假如快的話 ，王興興對現在機器人公司挑選的常用技能道路VLA模型架構持置疑情緒