和很多只展示单点能力的机器人不同，D7被放在了一个更大的问题里观察： 当机器人真正走向工业、零售、仓储等复杂环境，一次次工作的经历，如何沉淀为可复用的智能经验？ 这些经验，又是如何被迁移到不同形态的机器人上的？ 正如PC、智能手机和智能汽车相继定义了不同的时代，机器人正成为Physical AI时代最重要的终端载体。

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回头看，这场青年论坛的嘉宾构成其实很有意思。

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2025年底，喝彩声里开始混进追问。

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文｜汪洋 图片来源｜受访者 “为什么连续两年股东会晚餐都是自助餐形式，而且没有酒？”贵州茅台党委书记、董事长陈华在股东会上主动提起这个大家热议的话题，台下千余名股东爆发出笑声，紧接着掌声响起。

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这只是地面上的故事。

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一家企业的数字化变革，如果没有业务牵引，只是把所有希望放在技术上，那是给了这个群体太高的不切实际的期待，是不可能完成的任务。

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高质量机器人数据是具身大模型持续提升的重要基础，但真机数据普遍存在采集成本高、生产效率低和场景覆盖有限等问题，尤其难以覆盖长程任务中的大量中间状态、异常情况及失败样本。

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但在一片“晒芯片、秀参数”的声浪里，是石科技的发布会却显得有些不同： 是石科技创始人兼董事长闫博文在台上，不讲芯片，不讲模型，只讲一个词：效率 △WAIC 2026是石科技创始人兼董事长闫博文新品发布现场 因为中国的算力，正在被大量浪费——50多个智算中心，超过1000 EFLOPS的智能算力规模，平均利用效率却远远没有跑满。

一套事实标准形成之前，往往要先完成几件事： 让参与者采用共同的数据结构，遵守共同的任务语义，生产可以相互兼容的数据，并用统一方法检验这些数据是否真的有效。

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强化算力加速、算网融合、算电协同：依托算力网试验场，双方将联动产业链上下游企业、高校及科研院所，围绕国产智算算力加速、算网融合、算电协同等方向开展联合技术攻关，形成一批具有自主知识产权的算力网创新技术成果。

2023年，市场的争夺焦点还围绕在第一类人才上。

过去两年AI编程的标准动作是这样的： 你写一条prompt，AI吐一段代码，你看了不满意，再写一条，AI再改，你再看…… 反正就是来回拉锯，人全程盯着。