机器人博士直言：工厂机器人的能力远超所用任务
stepjamUK · x · 2026-09-08
- 作者有十余年机器人学习经历：帝国理工博士、伯克利博士后，曾组建 Dyson 机器人学习实验室。
- 核心观察：从早期模仿学习到今天的 VLA 与 diffusion policy，每个重大进展都可部署的时间都比业界普遍采用早了好几年，能力从来不是瓶颈。
- 现在工厂里的大多数机器人硬件能做的远超当前任务，缺的是数据和基础设施层——教会现有硬件新技能的那一层。
- 作者所在公司 Neuracore 正是做这一层，可在评论区预约 demo。
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