我就顺便帮你解释了机器人为什么是人形，因为我们也投了非常多工业机器人，因为中国事实上从2015年开始，可能中国在工业机器人的产和销就制造和使用都是世界第一了。

所以你在今天这个时间节点上来看，最大的工业机器人生产制造和销售商，服务提供商肯定全都在中国了。

回过头来讲，机器人为什么做成人形，这里面还有另外一个巨大无比的挑战。我们也知道说车还只是燃油发动机的时候，就有过自动驾驶的尝试，当然你也知道自动驾驶的竞争其实从差不多十五六年前，就是从最早包括特斯拉的FSD在内，包括谷歌的今天拆出来的叫Waymo，自动驾驶开始大概在15年前就开始做这个事了，所以车在相对简单的模式下，操控模式和运动目的的情况下，已经积累了几十年的数据，然后在这个基础上，这些数据有一些是可以对今天做复用和训练的。

你今天开的所有的新能源车，上面装了无数的传感器，今天在机器人上，尤其在操作上刨去模仿学习，强化学习这些给它的技术能力提升之外，有个最大的挑战，是没有那么多数据，因为一个瓶子里边有多少水，这个瓶子是个软瓶子还是个硬瓶子，这个容器是个纸杯还是个铁杯子，它是个凉的还是个热的，它能摸还是不能摸，它有多少温度，它能倾斜还是不能倾斜？

所有这些含有物理规律或者含有物理量的这些数据，历史上都是没有采集过的，或者说只有很少的一部分。

你也知道最近大模型有一个视频大模型，就是文生视频或者图生视频，你也知道视频大模型最常出现的挑战，技术上叫穿模，你看它最常出现的挑战就是胳膊突然能拧到后边，作为一个人，或者说你一拳打过去就能穿过墙壁，这些超越了物理规律的现象，在视频生成模型当中或者叫穿模，或者你叫幻觉，原因就是因为它根据原来的视频和文本所生成的过程，并没有考虑这些物理量和物理力上的这些约束和规律，但我们人是毫无疑问，今天你能活这么大，肯定没出什么事故，没有跌了撞了磕了碰了的，你活到今天，你的直觉体系或者你的常识体系，就已经包含了所有的这些物理量。

比如说凳子如果凑巧看起来就是要散架，你作为一个体重180斤的人，你肯定不会坐对吧？这大概就跟我们刚才讲的常识和直觉，包含了物理量的常识和直觉是一样的，这是你习得和经验教训的积累，但是机器没有这些东西，它就很难操作，为什么机器今天不跟你去做很多互动，大家不拿这个做demo，因为它把握不准，它是不是能准确的实施力和角度，因为它是比较刚性的。

所以它万一不能很好地对你的身体和你的承受能力，和你的互动模式，和你能接受的程度做理解，它要不然就给你拧断了，要不然就给你拧坏了，甚至就完全达不到目的。所以说只靠虚拟数据能不能解决这个问题，我猜可以提升，但应该有较大的挑战。@前海开源基金