【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

📢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？

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