（来源：上观新闻）
V4把它♑压到V3.🇮🇴2的10%⛽🇰🇮，成本曲线🖼突然打直了🈂。让机器人去处理⛵🖌那些高重复、🤱高强度🦸♂️的工作，🏤本就是这个行业最🌉早的使命👫🇰🇷。“现在还不是🚱🌘一个人就能🈸🇱🇹搞定的阶段✨🇧🇸。但随着模型🕰🇳🇿深度和参数🏳量继续往上推🤤🗣，这种补📿🏣丁会变成刚需5️⃣🌥。未来三年，具📘身智能📅🐛研究院聚焦两🚙件事：第🌧一，补足具身智能▫产业链短板，🛢虽然汇博👨👦👦🕉机器人能自研☑🦂关节，🈁🦞但具身智能还需要🕢🐛极高精度🦈🚗的灵巧手、执行器🥼🇵🇲、触觉传感器等🤜。
这正是目前大型语⚙言模型（简称大模🧧🔰型，也👩🚀✴就是ChatGP🔼🇧🇲T、DeepS🚽🔶eek这类AI🥙🕚）在学习复🔮🅾杂推理时面临的🐱👩👦👦真实困境🇬🇱🥜。与此同时，一个💬叫做 SAM（S🌨egme🍿nt 🕵🍞Anyth🧚♂️👈ing 🍓🆙Model，👁即"万能🇳🇨🤲分割模型"）🚗👨🔧的工具🐻负责把图片中的每🥕个区域自动分割出🧗♂️🇮🇴来，生成对🏁应的二值掩码（📚也就是🛥标记出🔂每个区域的精确🇹🇬边界）😊🙄。人工大黑认为🍜，那个被🥐全网吹捧的🇬🇲🍯“自动生🇧🇾成Ski💏6️⃣ll”的功能💋◼，在实际操🏐🐃作中反而成了个麻🔧烦🇬🇸👩👩👧。
