<i id='533ED5D05F'><strike id='533ED5D05F'><tt id='533ED5D05F'><tt date-time="25c821"></tt><var dir="516c26"></var><area lang="84307a"></area><pre date-time="402cbb" id='533ED5D05F'></pre></tt></strike></i> 現階段人型機器人模型的發展重點不僅限於持續優化視覺──動作學習模型（VLA），更強調時間軸、環境與動作等環境資訊的整合，讓模型能由動態情境中理解因果關係；同時，如何結合多元數據、提升指令解讀與理解人類意圖，也成為實現通用性的關鍵挑戰。
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