為什麼人形機器人仍處於 GPT-2 時代
風險投資湧入「實體 AI」領域，但遭遇了數據瓶頸。雖然專用機器人（如挖掘機）已投入使用，但通用人形機器人仍被困在實驗室中。
「物理人工智慧」領域正在吸引數十億的風險投資，近期 Unitree 高波動性的 IPO 就是一個例子，但該領域正面臨著嚴重的「數據危機」，使得商業可靠性受限。開發者將機器人技術的現狀與 GPT-2 時代相比，需要更多的數據和專業的運算資源，例如光線追蹤 GPU，才能推動進步。雖然自動駕駛車輛受益於人類駕駛數據，但通用型人形機器人卻難以執行創造價值的工作。因此，特斯拉（Tesla）和 Wayve 等公司正在利用自動駕駛車輛的工具來開發人形機器人，但成功的部署仍然局限於挖掘機等專業的工業機器。