現在的AI大模型，邏輯推理的成熟度已 經夠用了，
機器人物理具身也夠用了，
包括其他激光，雷達之類的，都早已成熟。 接上就行。
多模態視覺感知技術（通俗理解VCR眼球技術）也夠用了，
但是現實世界的物理圖像素材不夠用。
當年地圖導航軟件做推廣時， 是付費給許多出租車司機，
跑車時實時錄影錄位置軌跡， 才造就現在的導航軟件這麼聰明。
也就是說當年那個熱炒的元宇宙如果實現的話， （把地球上樹木，城市，村落的每個細節都上傳到網絡，）
AI機器人就能到線下暢通無阻了，
而且使用時的TOKEN消耗非常低， 經濟費用也很低。
因為調用的是雲數據。非實時數據。 但這個元宇宙建立的難度代價太大了。
宇樹的機器人為什麼離開舞台就會變笨， 就是因為與陌生環境不適配，懵圈了。
而現在的大模型還不具備完全識別線下細微風景的能力。
所以，王興興在上市鐘前，苦瓜著臉吹下的牛怎麼辦。
如果這麼多家大模型公司，聯合一起來識別線下風景。
還是有能力實現的。
可惜呀，地球上最難統一的就是人心，
誰都想打造自己的生態帝國，然後就誰也別想做成……
現在的大模型，文字推理成本很低了，但是圖像識別成本還是很高。
普通人承受不了，商業化起不來。
下一步，只有大模型的圖像識別的成本降下來了，才能推動大範圍的商業化。
年初那個小龍蝦爆火時，我去配置了一個小龍蝦。
配置完成後，才發現最後的一個坑。
配置小龍蝦時我用了VCR眼球技術，連接大模型，實時接管我的電腦，
但必須得付費燒實時TOKEN，這不賺錢有幾個開發者燒得起呀。
我沒有好項目能夠持續賺錢，就關掉小龍蝦了。
包括馬斯克說搞的家庭機器人，處理細微的終合事務，
必須得裝載VCR眼球技術， 同樣得實時燒TOKEN。
十多万一台，很多人買得起，但買回家後，
做點家務，一個月還得支付5-6K的TOKEN費用，
那就會有人在網上發哭貼了。
而現在在街 上跑的無人快遞車，採用的是雷達技術加衛星位置加導航技術。
沒長眼睛的，有時就會看到公路已經改道了，快遞車還使勁往老路上的軌跡走。
但快遞車雖然笨，能創造價值呀。這種車在實踐中進步，也會變得越來越聰明。
所以，國內這麼多的大模型公司，比拼誰更聰明，意義不大。
去拼誰打螺絲打得更好，才是商業化落地的研發方向。
要創造價值，先聚集某個領域創造價值，賺錢回來，持續進步升級才是正解。
而非一直伸手向投資人要錢。
賺了錢再繼續學習。為時不晚。
畢竟開發大模型的人，普遍都還年輕。
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