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【全新一週】輕巧、平價、海量,會掀起 AI 機器人市場的下一波海嘯嗎?數據收集、載體成本、資料開源,該如何突破?Ft. 簡文昱│EP173


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📢本集來賓:


✨簡文昱/POD Innovation 共同創辦人暨執行長


📢收聽這集,你可以得知:


一、AI 機器人發展與應用

✨AI Robot 與自動化機器人,有什麼根本上的不同?

✨為何機器人感知環境並做出相應動作,是基於大型行為模型 (LBM, Large Behavior Model) 的新基礎?

✨機器人為什麼會需要大量的資料訓練,才能發展出泛化能力?


二、數據與挑戰

✨自駕車在 Physical AI 領域為何能走在前端,其發展進度如何?

✨中國的電動車或自駕車,真的追上甚至超越特斯拉了嗎?

✨機器人為何可能先透過低成本、開源的方式,來收集數據並加速迭代?

✨平價和海量的策略,真的有助於打造行為樹 (Behavior Tree) 嗎?

✨從美國的 Hugging Face 到中國的宇樹,可以看出什麼端倪?

✨從繁雜的 B2B 到簡易的 B2C,銷售策略的轉變推動廣泛的應用,會是另一個有助於機器人產業發展的機會嗎?

✨Meta 以眼鏡作為機器人發展的數據載體,為何會是一個有趣的潛在發展?


三、成功衡量與未來展望

✨我們將如何衡量 AI Robot 的成功?

✨為什麼在載體昂貴與資料分享的限制下,數據收集會是機器人發展的重大挑戰?


📢2025 台灣 ROS 社群開發者年會, 8月23日@南港展覽館,即刻報名!

➡️https://www.accupass.com/event/2507050941562030484348


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