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視覺模型與多元數據有效整合，為實現人型機器人通用性的關鍵

通用型模型為核心目標，而歐美與中國廠商的實踐路徑不盡相同

現階段人型機器人模型的發展重點不僅限於持續優化視覺──動作學習模型（VLA），更強調時間軸、環境與動作等環境資訊的整合，讓模型能由動態情境中理解因果關係；同時，如何結合多元數據、提升指令解讀與理解人類意圖，也成為實現通用性的關鍵挑戰。

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視覺模型與多元數據有效整合，為實現人型機器人通用性的關鍵

通用型模型為核心目標，而歐美與中國廠商的實踐路徑不盡相同