（来源：上观新闻）
在现实面🌘前，我们↪发现，绝大😝💆♂️多数机器人依然😷🌮是任务专用、场景⏳🦹♂️固化、泛化极弱🛴💂的“专用🐊👨⚕️机器”🇵🇱😊。三大业务技术👕😣互通、场景互👩✈️补，既规避🍃云端内卷😫😐，又深度绑定⏹实体经济智能化🔏🥐需求，👎📜实现更🚀🇪🇸具可持🧙♀️续性的增🧘♀️🇭🇹长🐡🇦🇩。
但2025👽年度大🍜疆单手持智能影⏲像的收入粗略就🙈有300亿元🕉🇲🇹。人工智能有可🐩能破坏👨🚒这个系统，随之🍭📮而来的问题是，谁🇳🇿🕣来培养下一代专🚌📍家？” 为📗💁♂️了更好🙍地理解发生📿这种情况🧥👱的可能性，拉约🎴与伦敦政🐁🇦🇹治经济🧖♀️🚫学院的路易斯·加♥📆里卡诺🇦🇫合作，用数学🙋🌄模型模拟人工智能🥳🇭🇰介入师徒关🗾🇮🇷系时的情况🇨🇾🇸🇱。
例如，淹没在🔢👨⚕️堆积如山的文书🏃♀️案卷中🇲🇪的初级律😣师、负责点咖啡的🕵🙃公司实习生，🍐或者整天撬牡蛎但👨🌾怀揣梦想🎳的学徒厨师🚚。尤为关键🇦🇮的是，它打破🔞了传统超算中🏐心科学计算、工程👩❤️👩计算与人工智能计🏘算“分而🎅👿治之”的格局，🍷⛔通过自研🇨🇨🐊的软硬件平台实💵现“三算合一”，㊗👙能统一高效支🐕🐃撑分子动力学、🇷🇴流体仿真与A🙊I大模型训练等🇧🇶💊大规模🇹🇦并发任务🛳🍰。
