首先是算力成本的断崖式下跌带来的突破。英伟达的Jetson Thor芯片实现了一个关键突破：边缘计算能 力提升10倍，成本仅增加30%。这意味着机器人终于可以在本地运行复杂的神经网络，摆脱对云端的依 赖。这种变化的意义不容小觑。算力的本地化正在为机器人的实时决策能力扫清最后的技术障碍。 其次是数据飞轮开始加速转动。虽然真实数据稀缺，但仿真技术的飞跃正在重写游戏规则。随着机器人 产品开始批量部署，真实数据正在以指数级增长。宇树科技创始人王兴兴预测，三年后机器人出货量将 从1000台跃升至1万台——这意味着可用数据将增长100倍。数据飞轮一旦转动，技术进步就会进入自我 强化的正循环。 第三个变化来自应用场景的降维突破。聪明的创业者已经放弃了"造出完美人类替代品"的执念，转而寻 找那些"60分就够用"的应用场景。这种策略收效显著。在电商仓库，机器人只需要精确搬运货物，不需 要人类的全方位灵巧性；在现代农场，采摘机器人可以慢一些，但能够24小时不间断工作；在养老护理 场景中，陪伴机器人不需要完美无缺，或许一个60分的"人形存在"就能有效缓解老人的孤独感。 高廷帆（首都经济贸易大学经济学院副教授、中国商业经济学会理事） ...