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机器人面对的任务也在时刻变化。

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Meta：为EgoVerse提供专用数据采集眼镜 第一视角数据采集首先需要一双合格的“眼睛”。

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过去，AI芯片企业选择几个核心参数与英伟达进行横向比较，这种比较并非没有意义。

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但我们的数据飞轮转得更快。

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但当这个飞轮开始转、目标又是「让AI更强」，已经会「自己找路」的模型，会不会顺手再绕过一些我们没明说的边界？ 这才是RSI竞速里最该盯住的地方。

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不同的推理任务自动匹配最合适的算力资源，而不是“一把抓”。

作为少有的直接面向C端用户的机器人，专做家庭的未来不远机器人便验证了这个观点：轮式底盘、没有灵巧手，但依托从用户需求本身出发的全栈自研以及新一代家庭具身大脑，已能覆盖基础家务，儿童陪伴，老人陪护，宠物照顾等场景。

回到中美博弈的视角来看，美国在软件、AI和算力芯片上遥遥领先，我认为具身智能是中国的下一个重要增长点，再加上人口老龄化和劳动力缺失，中美双方都需要人形机器人。

从PUE到TPW，商汤大装置定义AIDC价值新标尺 进入Token经济时代，如何让每一度电持续创造更高价值的Token，已成为AI基础设施发展的关键课题。