（来源：上观新闻）
AI 原生重🖇🦛构产业格局，🔤智能体🕗迈入规模化🇸🇿落地期🍤↖ 当前，人工😐🈴智能已从大模型🇹🇨技术竞赛，❣🚳转向AI 原🌰🛎生应用落地0️⃣的全新阶段🇲🇭🎑。在欧洲👩👩👦，搭载🔷🐭越疆机器人的可口🛅🇱🇰可乐无人饮料🍕🏧站，正在↖国内色婷婷进行7×🚀24小时稳定运行▫™。所以我们要反向操🥄🚺作：只做高端🇧🇭。在东南亚，Ti♌🐣kTok🎲👨👨👦👦 Shop已🌬🧐成为仅次🧟♂️🏴于Shop🍚ee的行业第二，👠并以高增🦇速向Shop🦒💝ee靠近☣。
姚卯青表示，🏌️♀️3C制造厂商引入机😋器人，不是为了🤦♂️😓解决单一环节🏗的工作👨🦳🕺问题，或者像部📸署自动🔚化生产线一👩✈️🆗样做一次性投资🚨，而是希望机器人💛在工厂产能、📓🇲🇻工艺、布局改😛变之后，依然能适🤧应新任务：从⭐生产平板🦸♂️🛏切换到生🎨👚产手机🦎💈，或其他新品🧟♀️📢。
具体架构要🌬👩🎨素： 🈺🏏编码器 E_θ：👫ViT-L/🦅🥢H/g（300✨M–1B 💇参数），把视频😶🎱切成 2×🔁16×16 的👨🚒 tu⁉😴belet 预🇬🇪测器 P_φ：一4️⃣📺个轻量🧝♂️ ViT-S（约💮🇺🇿 22M）🌬☣预测被 mask⭕ 部分的🔫潜空间表征 🌪使用 🚯3D-Ro👉🐔PE 位置编🇬🇪码（时间💅♍+H+W）👿🤱 约 90% 🇭🇷的高 mas🏊♀️🧰k 比率，L🔻🐋1 损失，E🇹🇱MA te🌪😹ache🏈r 防止表征坍塌🇾🇪 训练数据🕍🇲🇻 Video🎞Mix22M 🍤= 2200 万🦌视频 🥪≈ 100 📖万小时互联🛤🤮网视频 在 🕟Som🔳🥚ething🆑🔈-Som🎷🐇ethi♥👲ng 🏊🕙v2 取得 7💱🏋️♀️7.3📷🐜% top-💻1（运动理解）⬜◼，Epic🇷🇴-Kitchen♉🗯s-10🥂🥕0 动🛋🇵🇼作预测 3⛷🤶9.7 R✅🇸🇾@5（SO🦀🇰🇷TA） 为🃏什么像素重建不适➕🦆合碰撞预测🚇，而潜空间预👧测适合？像素重🏡🍰建优化的是"下一🇧🇫🇳🇷帧长什么样"（🚳👟视觉保真度🏇），潜空间预测🎃优化的是"下🕞🔳国内色婷婷一帧的⛑🧫国内色婷婷抽象语义🔓/物理状态"（🦡🦸♂️物理因果）🤝🕹。
