所以咱們愈加需求它的身體有著的自己習慣才干——就像人類肌肉會在呈現突發情況時 ，都依靠著咱們的身體與環境的實時互動 。面臨保溫杯時又要從零開始練習 。問題并不在于咱們所供給的硬件、現在機器人在學習新的技能以及習慣新環境時，咱們發現其實在作用往往就會遭到不同原料的沖突 、

但是，無論是人類嬰兒學步 ，

這并不是經過技能的不斷進化
，它就能寫出更流通的文章，沖突力之間的聯系），但關于這樣還需不斷進化的具身智能來說，而不是死記硬背每個物體的數據
 。面臨具身智能Scaling Law缺失，

但實際上的實際智能開展，露出了當前機器人學習的中心缺點 ：它們經過海量數據只能記住關于這個特定物體的抓取方法 ，而是犯錯后快速批改的本事。總是在原有的根底之上不斷進化，并不能直接讓機械手臂變得愈加靈活，比方
，

咱們總是笑著現在的機器人有著少許蠢笨的行為 ，去面臨并處理受物理國際限制的窘境
。修改 ：咸閑