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不可忽视的是，根本方法在于让机器人在真实场景中运转数据飞轮，收集失败案例。正如当前自动驾驶数据，平稳运行的数据并不稀缺，真正宝贵的是系统失效时的数据，这才是人工智能真正需要学习的内容。
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展望未来，人形机器人的胜负手正被重新定义的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。