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首先，实际上，机器人创业热的另一个底层原因，是“大模型+人形机器人”的具身智能技术路线上，对比大模型研发需要海量算力、长期训练、严苛评测的高门槛，人形机器人赛道的“组装式创业”捷径太过明显，因此投机门槛被刻意拉低，从而导致乱象丛生。
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最后，Unknown risksThis might seem strange, but with such novel technologies, we simply don't know all of the potential risks. You may have heard the saying, "We don't know what we don't know," and that very much applies to artificial intelligence. That's doubly true with large language models, which are something of a black box. Often, even the makers of AI chatbots don't know why they behave the way they do, and that makes AI security risks at work somewhat unpredictable. Models often behave in unexpected ways.
另外值得一提的是，由于我们一直是通过本地 Markdown 文件来管理知识，我们能够很好地将这些数据跟人工智能相结合。NotebookLM 是一个低门槛的强力知识整理助手，在 2025 年末爆火。其生成 PPT 的功能受到很多人的青睐，但是我用它不是生成 PPT，而是进行知识管理和复习。它的输入支持很多种不同格式的文件，其中之一就是 Markdown。将我们的笔记导入 NotebookLM，Google 的 Gemini 就会阅读我们输入进去的资料，并运用输入文件中的信息来回答我们的问题，然后给出其回答问题时所引用的信息来源，从而减少 AI 的幻觉率。其实就是 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）。
展望未来，毛利50%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。