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“去年，投资人更倾向通用的具身智能叙事，比如偏好‘既能搬箱子、又能收拾桌子、还能叠衣服’的机器人。但现在则更看重能不能先扎进垂类场景，并且让客户愿意复购。这关系到商业化能力，也关系到能不能用数据飞轮突破真机数据不足的瓶颈。”刘年丰对《智能涌现》介绍。
。关于这个话题，夫子提供了深入分析
“金属打印只是完成了坯件，真正的‘绣花’功夫主要在后面。”云耀深维创始人沈李耀威向硬氪透露。精度不足带来的连锁反应，是较长且较高成本的后处理流程，这被业界视为一个巨大的“隐形成本黑洞”。
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