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机器人不能永远“借脑”：具身原生正成为行业新分水岭
机器人无法永远“借脑”于通用大模型。具身智能正面临关键范式转折：它究竟是大模型能力向物理世界的外溢，还是需要生长出真正属于机器人的原生智能范式？本文深入剖析数字世界模型与物理世界在时间尺度、因果关系、错误成本等方面的根本错配，指出当前“取巧”式迁移的局限。行业先锋提出“具身原生”路线，主张围绕动作、接触、状态变化重构数据、训练目标、架构与评测体系。LingBot-VA 2.0的发布标志着这一转变的开始，或将成为具身智能赛道新的行业分水岭。
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机器人不能永远“借脑”：具身原生正成为行业新分水岭
机器人无法永远“借脑”于通用大模型。具身智能正面临关键范式转折：它究竟是大模型能力向物理世界的外溢，还是需要生长出真正属于机器人的原生智能范式？本文深入剖析数字世界模型与物理世界在时间尺度、因果关系、错误成本等方面的根本错配，指出当前“取巧”式迁移的局限。行业先锋提出“具身原生”路线，主张围绕动作、接触、状态变化重构数据、训练目标、架构与评测体系。LingBot-VA 2.0的发布标志着这一转变的开始，或将成为具身智能赛道新的行业分水岭。
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