（来源：上观新闻）
现有的解决方➖案，通常是👩🏭用AI"🕛🔄假造"一张🌪配对图——先有😴一张人物图，让👱♀️🇿🇼另一个A📆🇧🇯I系统把衣服🚃换掉，把这张"假☀🎆造"的图当作📇🔡训练数据🦚。为什么🚶这很重要？ 因为🧿✡行业里大🐽多数机器人☄的导航训练，用🛣的只有几何🤨坐标和视🇵🇦觉特征🇷🇼👩🦳。这意味着 C🎁laude🦈 Cod🐁e 已经🈯不再觉得在单✨一机器上做 🙅🤫Agentic 🎁👶Loop⏏ 是完成复杂任🇾🇪👩👩👦👦务的终🇱🇧极方式了，它需要📲去构建一个🇮🇪 Agent 👩❤️👩👧网络才能😠📔去干一些更 ☢Nex🗿t Stage🏗✳ 的事情🇰🇾🌕。梁文锋曾明确表示🐆担忧外部干🌊预可能让De🕜epS🤾♂️🕌eek变成👈🚴“另一个商业机🧝♀️🈶器”，而非技🍮术革新的先锋🤯♌。
看到这儿🏹，估计你和📟🎌我一样好📍🎠奇： 一个〽做导航的，凭✏什么能在具身🈹🌹智能赛道跑🖌👩🏫到前面🙆？ （别急😸，咱火速🕐🍺开扒gogogo👨🦱🐴） 原🙆💋来不是“🇸🇮👨🏭数据多”就行🇲🇵了 答案📘🍛，很多人第🏛一反应可能是“数🇷🇪据”🚳。今年，小🧴🔫米汽车定下的销量🇳🇵目标是55🇲🇴万辆，👨🚀🌂相比上年增🇻🇺长约34%👨💼🐄。西杜的评论里也有💰一句话很实在：🇲🇲"中国💾✳的人工智📎能并没有赶👶👨❤️💋👨超美国🍟🥳，但已经并😗驾齐驱🎙。
