（来源：上观新闻）
这三招🐘下去，结果是，🏝🔻那些困扰🌄🍱行业已久的💑⏳“低级🚛🇩🇲错误”开始从根💔源上消🕦失了—— 物📫🌋体不会穿透✨、夹爪不🇩🇬📗会无接触抓🚿🚯取、动作不🇸🇲会反重力悬浮🕤。今天讲↖这场 Ke🇲🇽ynote 还🇸🇦6️⃣挺有意思🥜的🎈ℹ。回到“9🏒🛫9进25”的淘汰👔🇧🇾赛，无论是选👢择GPU🖥🐓路线，还是ASI🔢📝C路线🥡🇹🇳，核心🇸🇴都在于精准定位—🇧🇲—立足自身资源🇬🇳与能力，避开巨🤙头核心优势，要么🇫🇲在GPU路🌩线的细💡🇸🇯分场景或性🏰价比领域寻找缺口🧘♂️📤，要么在🥨ASIC路线的场💹👊景定制或生态🍲🙅绑定中构建🇹🇦壁垒😓🤞。
“我们想做的🐢是消费级的脑机接🐉🔪口🇲🇰👩🚀。核心解决思🇼🇸路：可交互世界模😴型 具体来说，🎾🇦🇼面对“如何让机👨👧👧👓器人理解真实⏱✴物理世界🥓🇻🇺”这一终极⏱挑战，🏜高德没🇹🇳有选择传统的🏚“采集→标🐛注→训练🚷”路径，而是🇦🇽🈶另辟蹊径—— 🧭🗼它没有去“收集🚲数据”，而是去🐰🍇“重建✌物理世界”〰。据称，🇻🇪特纳飞在这两🚯🐝个领域均已布局🌥。但历史经验告诉我🥂☺们： 当💈行业在底层基础设✉施上开始成型🎂，局面就会👎🎡迅速收敛📣🔒。
